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行为树 (BT) 是作为一种在计算机游戏中实现模块化 AI 的工具而发明的，但在过去十年中，它在机器人社区中受到了越来越多的关注。随着对代理 AI 复杂性的需求不断增加，游戏程序员发现他们使用的有限状态机 (FSM) 扩展性很差，并且难以扩展、调整和重用。在 BT 中，状态转换逻辑并不分散在各个状态中，而是组织在分层树结构中，以状态为叶子。这对模块化有显著的影响，从而简化了人类和算法的综合和分析。从正在进行的研究中可以看出，这些优势不仅在游戏 AI 设计中是必需的，在机器人技术中也是必需的。在本文中，我们对人工智能和机器人应用中的 BT 主题进行了全面的调查。根据方法、应用领域和贡献对现有文献进行了描述和分类，并在论文的最后列出了一系列开放的研究挑战。
机器人和人工智能中行为树的调查
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