ROS2中使用Behavior Tree (1)

最新推荐文章于 2025-10-10 07:37:40 发布

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#机器人

文章介绍了如何在ROS2中使用BehaviorTree（BT），首先解释了BT的基本概念和常见节点类型，如序列节点、选择节点、行为节点和条件节点。接着展示了一个简单的C++实现，包括行为节点的定义和行为树的XML结构。最后，对比了BT与FSM，强调了BT在灵活性和可扩展性上的优势。

接下来会记录如何在ROS2中使用BT（Behavior Tree）

1. 介绍 BT 框架

BT类似于 FSM 有着广泛的应用，BT框架可以集成到任何其他软件中，首先记录一下没有ROS的纯BT框架，

在理解核心原则之后，将BT程序的相同结构合并到ROS2环境中。

行为树（Behavior Tree，BT）是一种用于设计和管理机器人或自主智能的行为的框架。它可以将复杂的任务和行为分解成逻辑上连续的节点，使得整个系统的控制逻辑更加清晰、灵活和可扩展。

在BT中，整个行为树的结构类似一个树状图，从根节点开始，逐级向下展开，直到叶子节点为止。每个节点都代表着一个特定的行为或决策，并且可以根据节点之间的组合规则进行执行。

常见的BT节点类型包括：

序列节点（Sequence）： 顺序执行它们包含的子节点，一个接一个地执行，只有当所有子节点都成功执行时，整个序列才被认为成功。

选择节点（Fallback）： 依次执行它们的子节点，直到找到一个成功执行的节点，然后停止。它类似于“或”的关系。

行为节点（Action）： 这些节点代表具体的行为，例如“捡起物体”、“放置物体”等，它们是执行最终任务的节点。

条件节点（Condition）： 用于判断特定条件是否满足，例如“检测物体是否在视野范围内”、“是否已经抓住物体”等。

1.1 用C++ 实现简单 BT

在BT中，节点从子节点从左往右执行，使用符号 ⟶ 表示逻辑与操作（Sequence），而符号 “?” 表示逻辑或操作（Fallback），也称回退操作。通过这些逻辑运算符，我们可以推导机器人的行为。比如，机器人首先要找到、抓取并放置球。抓取操作需要执行特定的动作。

在这里插入图片描述

如图所示的行为树的逻辑是这样的：

1.寻找球的任务 (FindBall)。
2.依次执行两个回退节点，如果球没有靠近，则执行接近球的任务 (ApproachBall)；如果球没有被抓住，则执行抓住球的任务 (GraspBall)。
3.执行放置球的任务 (PlaceBall)。

代码如下：

首先定义四个行为节点类：ApproachBall、FindBall、PlaceBall和GripperInterface：

class ApproachBall: public BT::SyncActionNode
{
public:
ApproachBall(const std::string& name):BT::SyncActionNode(name,{}){

   }
   NodeStatus tick() override
   {
       std::count <<"ApproachBall: " << this->name() << std::endl;
       return BT::NodeStatus::SUCCESS;

   }
   };

  //----------------Class FindBall------------------------------------------
  class FindBall : public BT::SyncActionNode
  {
    public:
      FindBall(const std::string& name) : BT::SyncActionNode(name, {})