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# 无人机行为规划系统 - 项目流程详解
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## 1. 整体架构
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph Input [输入]
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UserText[用户自然语言指令]
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end
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subgraph Layer1 [Layer 1 - Router]
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Router[意图路由]
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FastPath{Fast-Path?}
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end
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subgraph RAG [RAG 检索]
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MapDB[map_db]
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RuleDB[rule_db]
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FewShotDB[few_shot_db]
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Retriever[RAGRetriever]
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end
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subgraph Layer2 [Layer 2 - Composer]
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Composer[动态组装 Prompt]
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end
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subgraph Layer3 [Layer 3 - Planner]
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Planner[LLM 规划]
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ToolCall[Function Calling]
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MCPCalc[calculate_relative_coordinate]
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end
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subgraph Layer4 [Layer 4 - Execution]
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Parse[parse_json_to_tree]
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Wrap[wrap_and_build_tree]
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Tree[py_trees 行为树]
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end
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UserText --> Router
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Router --> FastPath
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FastPath -->|是| Output1[直接返回原子意图]
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FastPath -->|否| Retriever
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Retriever --> MapDB
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Retriever --> RuleDB
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Retriever --> FewShotDB
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Retriever --> Composer
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Composer --> Planner
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Planner --> ToolCall
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ToolCall --> MCPCalc
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MCPCalc --> Planner
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Planner --> Parse
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Parse --> Wrap
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Wrap --> Tree
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```
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## 2. 数据流与各 Stage 总览
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| Stage | 模块 | 对应代码 | 是否调用 RAG | 是否调用工具 | 是否调用 LLM |
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|-------|------|----------|--------------|--------------|--------------|
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| Layer 1 | Router | `pipeline/router.py` | 否 | 否 | 是 |
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| RAG | Retriever | `rag/retriever.py` | 是（map/rule/few_shot） | 否 | 否 |
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| Layer 2 | Composer | `pipeline/composer.py` | 否（消费 RAG 结果） | 否 | 否 |
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| Layer 3 | Planner | `pipeline/planner.py` | 否（消费 Composer 输出） | 是（LLM 调用 mcp） | 是 |
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| Layer 4 | Execution | `execution/tree_wrapper.py` | 否 | 否 | 否 |
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## 3. Stage 1：Layer 1 - Router（意图路由）
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### 3.1 职责
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- 对用户自然语言做意图分类和实体抽取
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- 判断是否为 Fast-Path（仅原子意图：起飞/降落/悬停）
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- 冲突处理：同时含原子+业务意图时，保留业务意图
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### 3.2 对应代码
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- **入口函数**：`route(user_text: str) -> RouterResult`
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- **文件**：[`src/drone_planning/pipeline/router.py`](../src/drone_planning/pipeline/router.py)
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### 3.3 是否调用 RAG
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**否**。Router 仅依赖 LLM，不访问 RAG。
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### 3.4 是否调用工具
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**否**。仅调用 LLM 的 `chat_completion_json`，无 Function Calling。
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### 3.5 提示词组织
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**System Prompt**（`ROUTER_SYSTEM_PROMPT`）：
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- 角色：指令意图分类器
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- 意图集合：原子意图（atomic_takeoff/atomic_land/atomic_hover）、业务意图（fly_task/search_task/track_task/photo_task/interact_task）
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- 实体要求：locations、targets、direction、distance
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- 规则：相对描述（如「广场东边500米」）必须拆分为 `locations=["广场"]`, `direction="东"`, `distance=500`
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**User Message**：用户原始指令。
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**输出 Schema**（`ROUTER_JSON_SCHEMA`）：
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```json
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{
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"intents": ["string"],
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"entities": {
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"locations": ["string"],
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||
"targets": ["string"],
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"direction": "string",
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"distance": number
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}
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}
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```
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### 3.6 输出与短路逻辑
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- `RouterResult.intents`：解析后的意图列表
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- `RouterResult.entities`：实体字典
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- `RouterResult.is_fast_path`：若 `intents` 非空且全部属于 `ATOMIC_INTENTS`，则为 `True`，后续 RAG/Composer/Planner/Execution 不执行
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## 4. Stage 2：RAG 检索
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### 4.1 职责
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- 根据 Router 的 `intents`、`entities`、`user_text` 检索上下文
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- 地图坐标：热表优先，冷库（ChromaDB map_db）兜底
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- 规则约束：按 intent 查 rule_db
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- Few-shot 示例：用 user_text 向量检索 few_shot_db
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- **仅提供基准点坐标**（`base_location_coords`），不负责相对坐标计算；相对描述由 LLM 通过 mcp 工具计算
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### 4.2 对应代码
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- **类**：`RAGRetriever`
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- **方法**：`retrieve_context(intents, entities, user_text) -> dict`
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- **文件**：[`src/drone_planning/rag/retriever.py`](../src/drone_planning/rag/retriever.py)
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### 4.3 调用的 RAG 库
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| 库名 | 用途 | 检索方式 |
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|------|------|----------|
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| **map_db** | 基准点坐标 | metadata 精确匹配 `where={"location": base_loc}` |
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| **rule_db** | 规则约束 | metadata 精确匹配 `where={"intent": intent}` |
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| **few_shot_db** | Few-shot 示例 | 向量相似度 `query(query_texts=[user_text], n_results=2)` |
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### 4.4 是否调用工具
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**否**。RAG 不调用 mcp_calc，仅提供 `base_location_coords` 和 `relative_descriptions`，坐标计算由 LLM 通过 Function Calling 完成。
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### 4.5 输出结构
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```python
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{
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"map_context": str,
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"rule_context": str,
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"few_shot_examples": [...],
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"base_location_coords": {loc: {x,y,z}}, # 基准点坐标，不计算相对位置
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||
"relative_descriptions": [ # 相对描述，供 LLM 调用工具
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{"target": "广场东边500米", "base": "广场", "direction": "东", "distance": 500},
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...
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]
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}
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```
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## 5. Stage 3：Layer 2 - Composer（动态组装）
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### 5.1 职责
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- 根据 `intents` 裁剪 `node_schema.json`，只保留相关 actions
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- 将 RAG 的 `base_location_coords`、`relative_descriptions`、`map_context`、`rule_context`、`few_shot_examples` 拼入 System Prompt
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||
- 生成发给 Planner LLM 的精简 Prompt
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### 5.2 对应代码
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- **函数**：`build_system_prompt(intents, entities, schema_json, rag_context) -> (str, dict)`
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- **文件**：[`src/drone_planning/pipeline/composer.py`](../src/drone_planning/pipeline/composer.py)
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### 5.3 是否调用 RAG
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**否**。Composer 不直接调用 RAG，只消费 Retriever 返回的 `rag_context`。
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### 5.4 是否调用工具
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**否**。
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### 5.5 提示词组织
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Prompt 由以下部分顺序拼接：
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1. **指令**：`_instruction`（来自 node_schema）
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2. **基准点坐标**：若 `base_location_coords` 非空，输出 `## 基准点坐标 base_location_coords（ENU，单位米）`
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3. **可用节点**：裁剪后的 schema JSON（actions、conditions、control_flow、decorators）
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4. **RAG 地图上下文**：`rag_context["map_context"]`
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5. **RAG 规则约束**：`rag_context["rule_context"]`
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||
6. **RAG 示例行为树**：`rag_context["few_shot_examples"]` 前 2 条
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7. **坐标计算规则**：若用户只说绝对地点，可直接使用 base_location_coords；若用户说相对位置，必须调用 calculate_relative_coordinate，禁止心算
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### 5.6 意图到 Actions 映射
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```python
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INTENT_TO_ACTIONS = {
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"fly_task": ["fly_to_waypoint", "fly_sequence", "move_direction"],
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"search_task": ["search_pattern", "rotate_search"],
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||
"track_task": ["track_object"],
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"photo_task": ["take_photos"],
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"interact_task": ["report_message", "manual_confirmation"],
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||
}
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```
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## 6. Stage 4：Layer 3 - Planner（宏观规划）
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### 6.1 职责
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- 根据 Composer 的 System Prompt 和用户文本，生成行为树 JSON
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- 支持 Function Calling：LLM 可自主调用 `calculate_relative_coordinate` 计算相对坐标
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- 最多 5 轮 Tool 循环，无工具调用时解析最终 JSON 返回
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### 6.2 对应代码
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- **函数**：`plan(system_prompt, user_text, tool_call_log) -> dict`
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- **文件**：[`src/drone_planning/pipeline/planner.py`](../src/drone_planning/pipeline/planner.py)
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### 6.3 是否调用 RAG
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**否**。Planner 只消费 Composer 输出的 `system_prompt`，其中已包含 RAG 上下文。
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### 6.4 是否调用工具
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**是**。坐标计算**仅由 LLM 负责**，通过 OpenAI Function Calling 调用 `calculate_relative_coordinate`（mcp 工具）。Planner 执行工具并追加结果到 messages，继续下一轮推理。
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**工具定义**（`CALC_COORDINATE_TOOL`）：
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```json
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{
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"type": "function",
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"function": {
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"name": "calculate_relative_coordinate",
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"description": "根据基准点坐标和方向、距离，计算目标点的绝对 ENU 坐标...",
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"parameters": {
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"base_x": "number",
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"base_y": "number",
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||
"direction_str": "string",
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||
"distance": "number"
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}
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||
}
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}
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```
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**工具实现**：[`src/drone_planning/tools/mcp_calc.py`](../src/drone_planning/tools/mcp_calc.py) 中的 `calculate_relative_coordinate`
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### 6.5 提示词组织
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- **System**：Composer 生成的完整 Prompt（含 schema、坐标、RAG 上下文、工具说明）
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- **User**：用户原始指令
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- 若 LLM 返回 `tool_calls`：追加 assistant message + 各 tool 结果，继续调用 `chat_completion_with_tools`
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- 若 LLM 返回纯文本：解析 JSON 作为行为树
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### 6.6 回退逻辑
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- 若模型不支持 tools：使用 `chat_completion_json` + `PLANNER_JSON_SCHEMA` 无工具模式
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- 若 JSON 解析失败：使用 `chat_completion` + `response_format={"type": "json_object"}`
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## 7. Stage 5：Layer 4 - Execution（执行包装）
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### 7.1 职责
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- 将 Planner 的 JSON 递归解析为 py_trees 对象
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- 根据 Blackboard `is_in_air` 判断：若在地面，自动在业务树前插入 `[SystemCheck -> Takeoff]` 子树
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- 输出 ASCII 树结构供展示
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### 7.2 对应代码
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- **函数**：`parse_json_to_tree`, `wrap_and_build_tree`, `tree_to_ascii`
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- **文件**：[`src/drone_planning/execution/tree_wrapper.py`](../src/drone_planning/execution/tree_wrapper.py)
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||
- **依赖**：[`core/blackboard.py`](../src/drone_planning/core/blackboard.py)、[`execution/nodes.py`](../src/drone_planning/execution/nodes.py)
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### 7.3 是否调用 RAG
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**否**。
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### 7.4 是否调用工具
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**否**。
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### 7.5 节点映射
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| JSON type | py_trees 实现 |
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|-----------|---------------|
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| Sequence | `py_trees.composites.Sequence` |
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| Selector | `py_trees.composites.Selector` |
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| Parallel | `py_trees.composites.Parallel` |
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| fly_to_waypoint | `FlyToWaypointAction` |
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| 其他 action | `GenericAction` |
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## 8. 坐标计算流程（仅 LLM 负责）
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph RAG [RAG 仅提供基准点]
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Router1[Router 抽取 direction+distance]
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Retriever1[Retriever 解析复合地点]
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MapDB1[查 map_db 得基准坐标]
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Composer1[Composer 将 base_location_coords 写入 Prompt]
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end
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subgraph LLM [LLM 调用 mcp 计算]
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Planner1[Planner 收到 Prompt]
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LLM1[LLM 调用 calculate_relative_coordinate]
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Tool1[mcp 工具]
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||
Result1[工具结果写回 messages]
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||
end
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Router1 --> Retriever1
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Retriever1 --> MapDB1
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MapDB1 --> Composer1
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Composer1 --> Planner1
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Planner1 --> LLM1
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LLM1 --> Tool1
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Tool1 --> Result1
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```
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- **RAG**：仅提供 `base_location_coords`（基准点坐标）和 `relative_descriptions`（相对描述列表），不调用 mcp_calc
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- **LLM**：若用户说绝对地点，直接使用 base_location_coords；若用户说相对位置，必须调用 calculate_relative_coordinate，禁止心算
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## 9. RAG 数据格式
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### 9.1 map_db.jsonl
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每行一个 JSON，字段示例：
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```json
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{"document": "大门位于入口处，坐标 x=0, y=0", "location": "大门", "x": 0, "y": 0, "z": 0}
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||
```
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### 9.2 rule_db.jsonl
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||
```json
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||
{"document": "起飞必须先做系统检查", "intent": "fly_task", "priority": "high"}
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||
```
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||
### 9.3 few_shot_db.jsonl
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||
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||
```json
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||
{"document": "飞到大门然后拍照", "intent": "fly_task", "tree_json": "{\"root\": {...}}"}
|
||
```
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---
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## 10. 环境变量与配置
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| 变量 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `LLM_CHAT_BASE_URL` | `http://localhost:8081/v1` | Chat API |
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| `LLM_EMBEDDING_BASE_URL` | `http://localhost:8090/v1` | Embedding API（RAG） |
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| `ENABLE_THINKING` | `false` | 模型思考模式 |
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| `CHROMA_PERSIST_PATH` | `./data/chroma` | ChromaDB 存储路径 |
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---
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## 11. 文件索引
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| 功能 | 文件路径 |
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|------|----------|
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| Router | `src/drone_planning/pipeline/router.py` |
|
||
| Composer | `src/drone_planning/pipeline/composer.py` |
|
||
| Planner | `src/drone_planning/pipeline/planner.py` |
|
||
| RAG Retriever | `src/drone_planning/rag/retriever.py` |
|
||
| RAG 向量存储 | `src/drone_planning/rag/vector_store.py` |
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||
| RAG 灌入 | `src/drone_planning/rag/ingestion.py` |
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||
| 坐标计算工具 | `src/drone_planning/tools/mcp_calc.py` |
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||
| 执行包装 | `src/drone_planning/execution/tree_wrapper.py` |
|
||
| 节点实现 | `src/drone_planning/execution/nodes.py` |
|
||
| 黑板 | `src/drone_planning/core/blackboard.py` |
|
||
| LLM 客户端 | `src/drone_planning/llm_client/client.py` |
|
||
| API 路由 | `src/drone_planning/api/routes.py` |
|
||
| 节点 Schema | `config/node_schema.json` |
|
||
| 知识库 | `data/knowledge/*.jsonl` |
|