An Extended Convergence Result for Behaviour Tree Controllers

要約

ビヘイビア ツリー (BT) は、ツリー構造を使用して一連の低レベルの制御ポリシーから階層型ハイブリッド制御ポリシーを組み立てるための、最適にモジュール化されたフレームワークです。
多くのロボット タスクは自然に制御タスクの階層に分解され、モジュール化は複雑さを処理するためのよく知られたツールであるため、ビヘイビアー ツリーはロボット工学コミュニティで広く使用されています。
この論文では、状態空間の望ましい部分に到達するという意味での BT の収束を研究します。
BT コンバージェンスに関する以前の結果は、多くの場合、異なる設計原則を使用して作成された BT の特定のファミリーに合わせて調整されていました。
この論文の結果は、以前の結果を一般化したものであり、文献ではカバーされていない循環スイッチングの新しいケースも含まれています。

要約(オリジナル)

Behavior trees (BTs) are an optimally modular framework to assemble hierarchical hybrid control policies from a set of low-level control policies using a tree structure. Many robotic tasks are naturally decomposed into a hierarchy of control tasks, and modularity is a well-known tool for handling complexity, therefor behavior trees have garnered widespread usage in the robotics community. In this paper, we study the convergence of BTs, in the sense of reaching a desired part of the state space. Earlier results on BT convergence were often tailored to specific families of BTs, created using different design principles. The results of this paper generalize the earlier results and also include new cases of cyclic switching not covered in the literature.

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