ROS实验 | 行为树实现机器人智能

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2020年3月9日 22时13分

大家好,我是小明,很高兴我们又见面了!今天谈的领域并非我的专业方向,但也同样有趣,初次接触时让我备受启发,因此分享给大家。和上次一样,本文的工程也为大家提供了源代码,方便交流学习。如有疑问,可以在本篇文章下留言交流。

游戏中的智能行为

如果你玩过刺客信条之类的ACT游戏,一定对里面看似凶悍实际上又有点傻傻的“智能怪物”并不陌生:他们总是忠实地坚守着自己的岗位,当玩家触发某种判定条件时(或是出现在视野中,或者发出了太大的声响),就会招致他们的无情打击。当然,如果你掌握了这种判定规律,哪怕跟在他们背后潜行半个小时,他们也绝不会转过头看一眼。

图1_

游戏设计者总是努力地为游戏中的NPC赋予“智力”。而我们在设计机器人时,往往也有同样的需求:我们希望自己的机器人不仅仅是听从命令的“遥控玩具”,还能对不同的外界情形做出自己的判断与响应动作,更像一个“人”而非“机器”。

 

那么,要如何为机器人赋予这种智能呢?数十年来,计算机与机器人领域的研究者们各显神通。其中有两种重要方法:一种叫做有限状态机(Finite State Machine,FSM),该方法把机器人的每类响应都视作一种状态,各状态之间一旦满足规定的条件,就进行单向跳转;而我们今天要讲的方法叫做行为树(Behavior Tree, BT),是从游戏领域“借用”过来的。如果用编程思想类比,有限状态机的状态跳转,类似于早期编程中的GOTO语句,而行为树则更类似与函数调用,该方法实现起来更加简单,更有利于程序的模块化。但值得一提的是,除了直观性以外,没有证据表明BT比FSM有其它方面的优点[1]。

图2_

行为树

行为树是一种有向树,由节点和连线构成。相互连接的一对节点分别为父节点和子节点,没有子节点的节点称为叶节点。常用的非叶节点有选择节点序列节点;常用的叶节点有条件节点动作节点。还有并行、装饰其它类型的节点,暂时不详细介绍[2]。

 

选择节点(非叶)

选择节点按照自左向右的顺序计算每个子节点,一旦某个子节点返回了“成功”或“运行中”的状态,那么选择节点就会立刻将自身的状态相应地更改为“成功”或“运行中”,并不再执行后面的节点

 

序列节点(非叶)

序列节点按照自左向右的顺序计算每个子节点,一旦某个子节点返回了“失败”或“运行中”的状态,那么序列节点就会立刻将自身的状态相应地更改为“失败”或“运行”中,并不再执行后面的节点

 

条件节点(叶)

条件节点代表了一个判断,条件满足会返回“成功”状态;否则返回“失败”状态。

 

动作节点(叶)

动作节点代表了一个动作,当动作完成后会返回“成功”;当动作无法完成会返回“失败”;如果动作正在进行中,将会返回“运行中”。

 

仅看理论或许有点难以理解,好在Michele Colledanchise已经开发出了C++库ROS-Behavior-Tree,让我们可以在ROS中方便地实现机器人行为树。下面我们就用这个功能包,开发一个拥有智能NPC的小游戏《躲开敌方的小乌龟》,方便大家理解行为树各节点的功能逻辑。

 

下图中,敌方白色的小乌龟在地图中沿某条固定线路巡逻,我方用键盘控制红色小乌龟运动。当敌我距离太近时,敌方小乌龟会察觉我方存在,并展开追逐。此时我们需要移动红色小乌龟,甩开敌方一定距离后,敌方才会重新回到巡逻路线上。

图3_

下面几个图展示了敌方小乌龟的行为树,由一个选择节点guard、一个序列节点attack、一个条件节点have_enemy和两个动作节点nav_enemy、patrol构成。其中顶部guard为根节点,根节点会不停地激发其子节点。下图中,绿色代表节点状态为“成功”,红色代表节点状态为“失败”,黄色代表正在等待子节点返回状态。需要注意的是,虽然我们按顺序分析每个步骤,但并不代表必需等待一次激发走完所有步骤才会开始下一次激发。实际上,每个时刻都会从头开始一次激发,即使还有激发尚未走遍整棵树。下面我们来看看行为树是怎样运作的。

 

1.行为树开始,guard按从左开始的顺序,激发了自己的第一个子节点attack,而attack也按顺序激发了自己的第一个子节点have_enemy,判断周围是否有敌人。

图4_

2-1.第一种情况,我们假设小乌龟周围没有敌人,条件节点have_enemy返回了“失败”,由于attack是序列节点,当出现子节点失败后,也将自己的状态更改为“失败”;而guard节点为选择节点,当子节点失败后,继续执行下一个节点patrol,开始巡逻。

图5_

2-2.第二种情况,假设小乌龟周围存在敌人,条件节点have_enemy返回了“成功”,由于attack是序列节点,当子节点成功后,会继续执行下一个子节点nav_enemy,小乌龟开始追逐敌人,并返回“成功”(或“运行中”);而guard节点为选择节点,当自己子节点出现“成功”时(或“运行中”),不再执行下一个节点patrol。

图6_

于是,上述判断便分别实现了“当周围没有敌人,小乌龟就保持巡逻”和“当周围有敌人,小乌龟就追逐敌人,而不再巡逻”的行为。

 

按照上述设计编写对应的行为树程序,其中比较重要的文件有

ROS-Behavior-Tree/behavior_tree_core/src/tree/

guard_robot_tree.cpp定义了行为树的结构

ROS-Behavior-Tree/behavior_tree_leaves/nodes/

action_nav_enemy.cpp动作节点——向敌人移动

action_patrol.cpp动作节点——巡逻

condition_have_enemy条件节点——判断敌人

ROS-Behavior-Tree/behavior_tree_leaves/src

turtle_tf_broadcaster.cpp广播第一只小乌龟的tf

turtle_tf_broadcaster_2.cpp广播第二只小乌龟和巡逻点坐标的tf

 

ROS-Behavior-Tree下载并放置到工作空间[3],打开终端编译并运行:

 cd ~/catkin_ws  catkin_make  roslaunch behavior_tree_leaves guard_robot_behavior_tree.launch

一共弹出了两个界面,一个界面展示了行为树的结构:

图7_

使启动终端处于激活状态,用键盘的方向键控制己方小乌龟靠近和远离敌方小乌龟:

gif-1
gif-2
gif-3

可以看到,行为树按照我们的预想发挥作用了!

结语

实际上,行为树可以实现的功能远不止这么简单。虽然我并非如下方向的专业人士,但也可以想象,工厂流水线对残次品和机器故障的处理,自动驾驶对复杂路况的判断,智能家居的人性化设计(据我所知已经有基于行为树的相关产品),都是一定程度上类似的智能行为。利用行为树或其思想,我们也许能够更加清晰简洁地实现需要的智能行为,为我们生活的智能化提供更加丰富的可能性!

[1] 在2005年游戏开发者会议关于Halo系列人工智能结构的讲座中,Damian Isla 认为行为树本质上就是分层状态机。

[2] 更多行为树在机器人中的应用研究,可参考《Behavior Trees in Robotics and AI》

[3] 功能包魔改自ROS-Behavior-Tree、ros官方和古月居的tf教程

项目地址

https://github.com/XM522706601/XM_Studio-guyuehome

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