論文の概要: A Survey of Behavior Trees in Robotics and AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05842v2
- Date: Wed, 13 May 2020 12:21:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 19:37:26.788459
- Title: A Survey of Behavior Trees in Robotics and AI
- Title（参考訳）: ロボットとAIにおける行動木の調査
- Authors: Matteo Iovino, Edvards Scukins, Jonathan Styrud, Petter \"Ogren and
Christian Smith
- Abstract要約: ビヘイビアツリー(BT)は、コンピュータゲームにおいてモジュール型AIを可能にするツールとして発明された。
BTでは、状態遷移ロジックは個々の状態に分散するのではなく、階層木構造で構成され、状態は葉として扱われる。
これはモジュラリティに大きな影響を与え、それによって人間やアルゴリズムによる合成と解析の両方が簡単になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.703501757155802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Behavior Trees (BTs) were invented as a tool to enable modular AI in computer
games, but have received an increasing amount of attention in the robotics
community in the last decade. With rising demands on agent AI complexity, game
programmers found that the Finite State Machines (FSM) that they used scaled
poorly and were difficult to extend, adapt and reuse. In BTs, the state
transition logic is not dispersed across the individual states, but organized
in a hierarchical tree structure, with the states as leaves. This has a
significant effect on modularity, which in turn simplifies both synthesis and
analysis by humans and algorithms alike. These advantages are needed not only
in game AI design, but also in robotics, as is evident from the research being
done. In this paper we present a comprehensive survey of the topic of BTs in
Artificial Intelligence and Robotic applications. The existing literature is
described and categorized based on methods, application areas and
contributions, and the paper is concluded with a list of open research
challenges.
- Abstract（参考訳）: ビヘイビアツリー(BT)は、コンピュータゲームでモジュラーAIを可能にするツールとして発明されたが、過去10年間でロボットコミュニティで注目を集めている。
エージェントAIの複雑さに対する要求が高まり、ゲームプログラマはFSM(Finite State Machines)がスケールが悪く、拡張、適応、再利用が困難であることに気付いた。
btsでは、状態遷移論理は個々の状態に分散せず、階層的な木構造に組織され、状態は葉として扱われる。
これはモジュラリティに大きな影響を与え、それによって人間やアルゴリズムによる合成と解析の両方が簡単になる。
これらの利点は、ゲームAI設計だけでなく、ロボット工学にも必要である。
本稿では,人工知能およびロボット応用におけるbtsのトピックに関する包括的調査を行う。
既存の文献は手法,適用領域,コントリビューションに基づいて分類され,オープンな研究課題のリストでまとめられる。
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