机器人中的任务级规划指的是将高级目标分解为机器人可执行的动作序列的过程。它侧重于确定需要做什么，而不是如何执行低级运动（例如关节运动或路径轨迹）。这一规划层将抽象目标（如“将包裹送到 203 室”）转化为可执行的步骤，例如导航到某个位置、抓取物体或避开障碍物。规划器会考虑约束（例如时间限制）、任务之间的依赖关系以及环境条件，以创建可行的序列。例如，负责清洁房间的机器人可能首先需要绘制区域地图，然后规划避开家具的路径，最后启动清洁工具——所有这些都在任务级别进行协调。
实现通常涉及将任务建模为状态和转换的算法。一种常见方法是使用分层任务网络 (HTN) 或规划域定义语言 (PDDL)，它们将任务表示为具有前置条件和效果的分层结构。例如，在仓库机器人中，像“补货”这样的高级任务可以分解为子任务：“定位库存”、“导航到存储位置”和“将物品放到货架上”。这些子任务进一步分解为基本动作（例如，“向前移动 2 米”）。ROS (机器人操作系统) 等工具通常集成任务规划器，例如 SMACH，它使用状态机来管理任务序列。行为树是另一种流行的方法，通过将任务组织成基于传感器输入或任务完成触发的节点，实现模块化和反应性规划。
任务级规划中的挑战包括处理不确定性（例如动态障碍物）和确保实时性能。例如，如果走廊被堵塞，送货机器人可能需要重新规划，这要求规划器快速调整任务序列。解决方案通常涉及混合方法，将符号规划与机器学习相结合以提高适应性。实际实现可能会使用像 FastDownward 这样的任务规划器进行离线规划，并使用反应层（例如 ROS 导航栈）来处理实时调整。开发者还必须确保与低级控制器（如运动规划器）无缝集成，以避免任务逻辑与物理执行之间的冲突。Gazebo 等测试框架有助于在部署前模拟这些交互。