Sep, 2022

KT-BT: 多机器人系统中通过行为树进行知识转移的框架

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TL;DR该论文提出一种名为 KT-BT 的知识转移框架，通过基于行为树的在线机制，在智能体之间实现了知识共享，从而提升了多机器人或多智能体系统的表现，以搜索和救援问题为例，进行了广泛的验证和研究。
multi-robotmulti-agent systemsknowledge transferbehavior treessearch and rescue
发现论文，激发创造
  • 机器人与人工智能中的行为树简介

    本书介绍了如何使用行为树来设计且高效地创建具有模块化和反应性的自主系统，并描述了行为树与早期开关结构的关系，以及如何使用状态空间描述对安全性、鲁棒性和效率进行正式分析，并展示了行为树在自动化规划和机器学习中的应用，最后描述了一组扩展工具以捕捉随机行为树的行为。

    Aug, 2017

  • 机器人和人工智能中行为树的调查

    本文综述了行为树在人工智能和机器人应用中的作用，通过对现有的文献资料进行分类和总结，结合模块化和层次化树结构，探讨了其在算法和人类分析方面的优点。同时，文章提出未来需要解决的一系列开放性问题。

    May, 2020

  • 从人类指令生成行为树的意图理解与最优行为规划的整合

    本研究提出了一个两阶段框架来生成行为树（BT），首先使用大型语言模型（LLMs）从高层指示中解释目标，然后通过最优行为树扩展算法（OBTEA）构建高效的目标特定行为树，在服务机器人中的实验证实了 LLMs 在产生语法正确和准确解释目标方面的熟练程度，证明了 OBTEA 在各项指标上相对于基线 BT 扩展算法的优越性，并最终确认了我们框架的实际部署能力。

    May, 2024

  • 使用数据分发服务的基于行为树的多移动机器人任务规划

    该研究提出基于行为树的多机器人任务规划框架，并利用数据分发服务进行通信，通过定义新类型的行为树行动和改善节点异步控制多机器人，实现了单一任务规划单元并支持异常恢复。

    Jan, 2022

  • 用行为树创建对话式解释体验

    该研究提出了一种 XAI 系统规范和交互式对话模型，以促进 Explanation Experiences（EE）的创建，并使用行为树（BT）实现对 EE 用户交互接口的设计与实现，这种方法能够通过用户反馈不断改进和推进，同时也使用 BTs 解决了计算成本方面的问题。

    Nov, 2022

  • 行为树控制器的扩展收敛性结果

    研究行为树的收敛性，包括广义的既有结果和文献中未涵盖的循环切换情况。

    Aug, 2023

  • 机器人中的适应性恢复行为：基于行为树和动作生成器（BTMG）的故障管理方法

    在动态操作环境中，特别是在协作机器人中，失败的必然性要求具备强大和适应性的恢复策略。本文提出了一种创新的方法，将恢复行为建模为适应性机器人技能，利用行为树和动作生成器（BTMG）框架进行策略表示。该方法通过采用强化学习（RL）动态优化恢复行为参数，使机器人能够针对各种故障场景作出量身定制的响应，最大程度减少人类干预。通过在一个插孔任务中的一系列逐渐具有挑战性的场景中评估我们的方法，证明了该方法在提高协作机器人设定下的操作效率和任务成功率方面的有效性。我们使用一个双臂 KUKA 机器人对我们的方法进行验证。

    Apr, 2024

  • 行为变换器：一石多鸟地克隆 $k$ 种模式

    本文介绍了一种名为 BeT 的新技术，该技术利用多模式建模，并结合动作离散化技术和多任务操作校正，在离线强化学习和行为克隆方面表现出色。我们在各种机器人操作和自驾行为数据集上进行了实验评估，并显示出 BeT 显着改善了解决示范任务的先前最先进工作，同时捕获了预先收集的数据集中存在的主要模式。

    Jun, 2022

  • 机器人控制系统中的行为树

    本文将给出控制论角度下，关于机器人中行为树的研究领域。行为树的主要思想是利用模块化、层次结构和反馈控制等工具来处理机器人控制系统的复杂性，本文描述了这些概念在理论分析、实际设计及扩展方面的运用，以及与控制论和机器人学中其他思想的联合应用。

    Mar, 2022

  • 在 Event-B 中验证行为树的安全性

    本文提出了一种行为树的形式化规范及验证方法，以保证对于机器人在安全和可靠性方面的要求得到满足。

    Sep, 2022