Behavior Trees in Industrial Applications: A Case Study in Underground Explosive Charging

要約

産業用アプリケーションでは、自律システムの意思決定ポリシーを実装するために有限状態マシン (FSM) がよく使用されます。
近年、代替ポリシー表現としてビヘイビア ツリー (BT) を使用することがかなりの注目を集めています。
FSM ではなく BT を使用する利点は、モジュール性と再利用性であり、システムの拡張と変更が容易になることです。
ただし、産業用途での BT の実装の成功に関する発表された研究はほとんどありません。
この論文は、ロボット システムが爆薬を組み立てて岩肌の穴に配置するという、複雑な産業用途での BT の導入から学んだ教訓に貢献します。
この論文の主な結果は、システム全体を BT としてモデル化することが可能であっても、BT と FSM を組み合わせることでシステムの可読性と保守性を向上できるということです。
このような組み合わせの利点は、システム全体が自律的に実行できず、人間による監視とフィードバックが必要であるこのホワイトペーパーで検討したユースケースで特に顕著です。

要約(オリジナル)

In industrial applications Finite State Machines (FSMs) are often used to implement decision making policies for autonomous systems. In recent years, the use of Behavior Trees (BT) as an alternative policy representation has gained considerable attention. The benefits of using BTs over FSMs are modularity and reusability, enabling a system that is easy to extend and modify. However, there exists few published studies on successful implementations of BTs for industrial applications. This paper contributes with the lessons learned from implementing BTs in a complex industrial use case, where a robotic system assembles explosive charges and places them in holes on the rock face. The main result of the paper is that even if it is possible to model the entire system as a BT, combining BTs with FSMs can increase the readability and maintainability of the system. The benefit of such combination is remarked especially in the use case studied in this paper, where the full system cannot run autonomously but human supervision and feedback are needed.

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