循序教程
教程使用同一条机器人数据流水线：采集 SensorFrame、解析 ParsedFrame、生成 Plan，并把 ControlCommand 送入控制循环。每章只增加一个业务问题和一组必要 API。
从第一个任务开始，并先掌握如何提交自己的函数与数据，然后沿着下面的业务问题推进：
- 让控制命令优先：普通分析与紧急控制命令共用线程池。
- 延迟重试与健康检查：稍后重试设备，并取消可观察的软周期任务。
- 批量处理传感器帧：根据是否需要 future 选择批量提交路径。
- 加载、感知与规划依赖：让规划在前置工作完成后执行。
- 有界等待与状态快照：在切换阶段或关闭前可靠收尾。
- 用 Topic 扇出事件流：为独立 consumer 提供各自有界队列、背压策略和关闭所有权。
- 完整机器人数据流水线：把启动依赖、帧流、配置、控制命令、状态快照、诊断和退出组合起来。
- 服务端数据导入案例：验证依赖、批量、逐项失败和有界关闭同样适用于服务端请求。
前五章分别引入一种普通任务问题；完整案例进一步连接 examples/comm_robot_pipeline.cpp，并明确哪些部分只是可移植教学模拟、哪些必须在生产中替换为实时 Facade、停止协议与过载策略。
每章都按同一组问题深化：示例规模和并发假设是什么、异步对象由谁拥有、失败如何注入、退出时还会有哪些在途工作，以及需求变化后应该继续使用当前接口还是更换抽象。阅读时可直接把这些小节当作项目评审清单。
服务端案例不是第二套 API 教程，而是对教学模型的交叉验证：机器人场景强调长期角色、通信和实时边界；数据导入场景强调请求生命周期、部分失败、事务、幂等和下游容量。
需要直接按问题选接口时，先阅读执行模型与路由边界，再进入场景指南；只有约束明确时才逐项深入实时与通信、GPU 或高级专题。