机器人与人工智能中行为树研究综述
机器人学
2020-05-14 v2 人工智能
摘要
行为树（BT）最初是作为在计算机游戏中实现模块化 AI 的工具而被发明的，但在过去十年中，行为树在机器人学界受到了越来越多的关注。随着对智能体 AI 复杂度的需求不断上升，游戏程序员发现他们所使用的有限状态机（FSM）扩展性差，且难以扩展、适配和复用。在行为树中，状态转移逻辑并非分散于各个状态之中，而是组织为一种分层树结构，以状态作为叶节点。这对模块化具有显著影响，进而简化了人工与算法双方的合成与分析。这些优势不仅存在于游戏 AI 设计中，也存在于机器人学中，相关研究已清楚地表明了这一点。本文对人工智能与机器人应用中的行为树主题进行了全面综述。我们基于方法、应用领域和贡献对现有文献进行描述与分类，并在文末列出开放研究挑战。
引用
@article{arxiv.2005.05842,
title = {A Survey of Behavior Trees in Robotics and AI},
author = {Matteo Iovino and Edvards Scukins and Jonathan Styrud and Petter Ögren and Christian Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05842},
year = {2020}
}