行为树在机器人学与人工智能中的研究综述

作者与发表信息

本文由Matteo Iovino、Edvards Scukins、Jonathan Styrud、Petter Ögren和Christian Smith共同完成，作者均来自瑞典皇家理工学院（KTH Royal Institute of Technology）。该综述发表于2022年的期刊*Robotics and Autonomous Systems*（第154卷，文章编号104096），并于2022年4月12日正式在线发布。

研究背景与主题

行为树（Behavior Trees, BTs）最初是为计算机游戏设计的模块化人工智能工具，但近年来在机器人学领域受到广泛关注。传统有限状态机（Finite State Machines, FSMs）在复杂任务中扩展性差且难以复用，而行为树通过层次化结构和统一的接口设计解决了这些问题。本文全面综述了行为树在人工智能与机器人应用中的研究进展，涵盖理论基础、应用场景、方法论及开源工具，并总结了当前研究的挑战与未来方向。

主要观点与论据

1. 行为树的核心理论与优势

行为树的核心在于其层次化任务切换逻辑，通过控制流节点（如序列节点、回退节点、并行节点）和执行节点（动作与条件）的组合实现模块化设计。相较于有限状态机，行为树具有以下优势：
- 模块化：任务逻辑集中在树结构中，而非分散于状态间，便于调试与扩展。
- 反应性：通过“运行中”（Running）状态和周期性“滴答”（Tick）信号实现动态任务切换。
- 可读性：统一的接口（成功、失败、运行中）简化了人类与算法的分析与合成。
支持证据：文献[5,6,7]通过游戏AI和机器人案例对比了行为树与有限状态机的性能，证明行为树在复杂任务中更具优势。

2. 行为树的理论扩展与变体

研究者提出了多种行为树变体以适配不同场景：
- 效用行为树（Utility BTs）：文献[60]引入效用值动态调整回退节点的子任务优先级。
- 并行行为树（Concurrent BTs）：文献[107]通过进度函数和资源管理解决并行任务冲突。
- 扩展行为树（Extended BTs）：文献[136]结合分层任务网络（HTN）规划优化执行效率。
理论支持：文献[102,158]证明行为树可泛化决策树、子sumption架构和teleo-reactive方法。

3. 行为树在机器人学中的应用

行为树在机器人领域的主要应用包括：
- 机械臂操控：如ABB YuMi和KUKA协作机器人的抓取与装配任务[8,97,104]。
- 移动机器人：用于导航、多机协作（如KUKA youBot[134]）及救援任务[106]。
- 无人机与水下机器人：文献[119,121]通过行为树实现高海拔无人机任务管理和AUV故障处理。
案例研究：IMAV 2017竞赛冠军方案[125]使用行为树协调无人机穿越障碍、搜索目标等复杂动作。

4. 行为树的自动合成方法

• 学习方法：
  
  • 强化学习：文献[19,40]将Q学习与行为树结合，优化任务序列。
    
  • 进化算法：文献[10,17]通过遗传编程自动生成行为树，适用于游戏AI和机器人集群[36,38]。
    
• 规划方法：
  
  • HTN规划：文献[136]将PDDL规划结果转换为行为树，减少20%执行时间。
    
  • LTL公式：文献[135]通过线性时序逻辑合成保证安全性的行为树控制器。
    

5. 开源工具与实现

综述列举了主流行为树库（如py_trees、BehaviorTree.CPP），并对比其特性：
- 语言支持：Python、C++、JavaScript等。
- ROS兼容性：部分库（如py_trees_ros）专为机器人开发设计。
- 可视化工具：如Groot编辑器支持图形化调试。

研究意义与价值

本文首次系统梳理了行为树在跨领域的研究进展，其价值体现在：
1. 学术价值：明确了行为树的理论基础与扩展方向，为后续研究提供框架。
2. 应用价值：总结了行为树在工业机器人、无人机等场景的最佳实践，推动模块化AI的落地。
3. 方法论贡献：对比了学习与规划方法的优劣，指导开发者选择合适的行为树合成策略。

未来挑战

1. 可解释性：如何结合数据驱动方法（如深度学习）与行为树的透明性。
   
2. 人机交互：非专家用户如何高效设计行为树[101]。
   
3. 安全性保障：在自动驾驶等高风险场景中验证行为树的可靠性[42]。
   

本文通过详实的文献分类（见表2-6）和理论分析，为行为树研究提供了权威参考，其跨学科视角尤其适合机器人学与游戏AI领域的研究者。