[論文レビュー] Comparison between Behavior Trees and Finite State Machines

Matteo Iovino, Julian Förster+4 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2024

Evolutionary Algorithms and Applications被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、共通の低レベルスキルを用いて公平な比較を実施する中で、ロボット制御における行動木（BTs）と有限状態機械（FSMs）をモバイルマニピュレーションタスクにおいて比較している。両者とも同等の行動的結果をもたらすが、特にタスクの複雑さが増すと、モジュラリティ、反応性、可読性に優れるため、BTsはプログラミング作業を著しく削減し、保守性を向上させる。

ABSTRACT

Behavior Trees (BTs) were first conceived in the computer games industry as a tool to model agent behavior, but they received interest also in the robotics community as an alternative policy design to Finite State Machines (FSMs). The advantages of BTs over FSMs had been highlighted in many works, but there is no thorough practical comparison of the two designs. Such a comparison is particularly relevant in the robotic industry, where FSMs have been the state-of-the-art policy representation for robot control for many years. In this work we shed light on this matter by comparing how BTs and FSMs behave when controlling a robot in a mobile manipulation task. The comparison is made in terms of reactivity, modularity, readability, and design. We propose metrics for each of these properties, being aware that while some are tangible and objective, others are more subjective and implementation dependent. The practical comparison is performed in a simulation environment with validation on a real robot. We find that although the robot's behavior during task solving is independent on the policy representation, maintaining a BT rather than an FSM becomes easier as the task increases in complexity.

研究の動機と目的

• モバイルマニピュレーションタスクにおけるロボットポリシー設計における行動木（BTs）と有限状態機械（FSMs）の実用的で公平な比較を提供すること。
• 具体的なロボットの例を用いて、BTsとFSMsの間の反応性、モジュラリティ、可読性、設計作業の差を評価・定量すること。
• 特に複雑で階層的なタスクにおいて、BTsがFSMsに比べてプログラミング作業を削減し、保守性を向上させることを検証すること。
• 従来の研究を拡張するため、階層的FSMsの導入、実ロボットでの検証、アルゴリズム的複雑性とグラフ構造に関する新しい指標を含めること。
• BTsが故障耐性および階層的タスク構造化において本質的な利点を有することを示すこと、すなわちFSMsをBTの挙動を模倣するように再設計しても同様の利点が得られないこと。

提案手法

• 著者らは、BTおよびFSMコントローラーの両方に対して、同一の低レベルロボットスキル（例：ナビゲーション、物体のピックアップ、ドッキング）を実装し、公平な比較を実現した。
• BTの刻み処理には深さ優先前順走査機構を用い、制御ノード（シーケンス、フォールバック、パラレル）と実行ノード（アクション、条件）が挙動を定義した。
• FSMsでは、反応性を再現するために、すべての状態が中央の「セレクタ」状態に接続されるフォールトトレラントなバージョンを設計した。
• モジュラリティ（共有入出力構造を介して）、反応性（遷移の複雑さと障害回復作業を介して）、可読性（グラフ距離と構造的複雑さを介して）を定量化するための指標を導入した。
• シミュレーションではRoboCup@Homeベンチマークタスクを用い、実ロボットではWASP研究アリーナでのモバイルマニピュレータで検証を行った。
• アルゴリズム的複雑性の上限とグラフ距離測定を用いて、BTとFSMの表現における構造的差を客観的に比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低電池やアクション失敗などの予期しない出来事に対処する際、BTsとFSMsの反応性はどのように比較されるか？
• RQ2 BTsとFSMsのモジュラリティはどの程度異なるか。また、これは複雑なタスクにおける保守性および再利用性にどのように影響するか？
• RQ3 タスクの複雑さが増加するに従い、BTsとFSMsにおけるポリシー表現の可読性はどのように変化するか？
• RQ4 実世界のモバイルマニピュレーションタスクにおいて、BTsとFSMsを用いたポリシーの実装および変更に要する相対的なプログラミング作業はどの程度か？
• RQ5 再設計されたFSMsはBTと同等の反応性を達成できるか。その場合、構造的複雑さと実装作業のコストはどの程度か？

主な発見

• タスク実行中のロボットの挙動は、BTで制御されていようがFSMで制御されていようが、関数的に同一であり、ポリシー表現に依存しない行動的結果が得られたことを確認した。
• BTsは優れたモジュラリティを示した。完全なサブツリーを独立して再利用・テスト・検証可能であるが、FSMsの状態は関連するすべての遷移を変更する必要がある。
• 反応性はBTsでは「実行中（Running）」ステータスと階層的制御ノードによって本質的にサポートされるが、FSMsでは同様のフォールトトレランスを達成するためには明示的な再設計（例：セレクタ状態への全状態の遷移）が必要だった。
• 複雑さが増すとFSMsの可読性は遷移密度の高まりにより低下するが、BTsは階層的ツリー構造により、複雑なタスクでも明確さを保ったまま維持される。
• FSMsではタスクの複雑さが増すと、特に優先順位ベースのタスク切り替えや障害回復を処理する際、プログラミング作業が著しく増加する一方、BTsはより滑らかにスケーリングされた。
• グラフ距離とアルゴリズム的複雑性の指標を用いた結果、特に階層的タスクにおいて、BTsはFSMsよりもよりコンactかつ構造的な表現を持つことが確認された。