Bridging Probabilistic Inference and Behavior Trees: An Interactive Framework for Adaptive Multi-Robot Cooperation

📄 arXiv: 2512.04404v1 📥 PDF

作者: Chaoran Wang, Jingyuan Sun, Yanhui Zhang, Changju Wu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-04

备注: 34 pages, is submitted RAS Journal

💡 一句话要点

提出交互式推理行为树，用于多机器人自适应协同

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 多机器人协同 行为树 主动推理 自由能原理 概率推理

📋 核心要点

  1. 传统行为树在复杂动态环境中难以进行概率推理和自适应调整，限制了多机器人协同的效率和鲁棒性。
  2. IIBT框架将行为树与主动推理相结合，通过自由能最小化动态更新机器人偏好，实现自适应协同。
  3. 实验表明，IIBT框架显著降低了行为树的复杂度，并在不确定环境中保持了鲁棒性和可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种交互式推理行为树（IIBT）框架，该框架将行为树（BTs）与自由能原理下的主动推理相结合，用于分布式多机器人决策。所提出的IIBT节点通过概率推理扩展了传统的BTs，实现了多个机器人之间的在线联合规划和执行。它与标准BT架构完全兼容，可以无缝集成到现有的多机器人控制系统中。在该框架内，多机器人协作被形式化为一个自由能最小化过程，其中每个机器人基于感知输入和同伴意图动态更新其偏好矩阵，从而在部分可观察和动态环境中实现自适应协调。通过仿真和真实世界的实验（包括多机器人迷宫导航和协作操作任务）验证了所提出的方法，并与传统的BTs进行了比较。实验结果表明，IIBT框架将BT节点复杂度降低了70%以上，同时保持了在环境不确定性下的鲁棒、可解释和自适应的协作行为。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人协同面临环境动态变化和部分可观测性的挑战，传统行为树难以进行概率推理和在线调整，导致协同效率和鲁棒性下降。现有方法通常需要人工设计复杂的行为树结构，难以适应复杂环境和任务需求。

核心思路：将行为树与主动推理相结合，利用自由能原理指导多机器人协同决策。每个机器人通过感知环境信息和同伴意图，动态更新自身的偏好矩阵，从而实现自适应的协同行为。这种方法将多机器人协同问题转化为一个自由能最小化问题，通过优化偏好矩阵来达到协同目标。

技术框架：IIBT框架的核心是IIBT节点，它扩展了传统行为树的功能，使其具备概率推理能力。整个框架包含以下主要模块：1) 感知模块：用于获取环境信息和同伴意图；2) 推理模块：基于主动推理更新偏好矩阵；3) 行为选择模块：根据更新后的偏好矩阵选择合适的行为；4) 执行模块：执行选定的行为。这些模块协同工作，实现多机器人的在线联合规划和执行。

关键创新：最重要的创新点在于将主动推理引入行为树，使得机器人能够根据环境和同伴的动态变化自适应地调整行为策略。与传统行为树相比，IIBT框架无需人工设计复杂的行为树结构，而是通过自由能最小化自动学习最优的协同策略。这种方法降低了行为树的复杂度，提高了协同的鲁棒性和可解释性。

关键设计：IIBT节点的核心是偏好矩阵的更新机制。该机制基于自由能原理，通过最小化预测误差来更新偏好矩阵。具体来说，机器人根据感知到的环境信息和同伴意图，预测自身的未来状态，然后计算预测误差。通过梯度下降等优化算法，调整偏好矩阵，使得预测误差最小化。此外，框架还设计了合适的奖励函数，用于指导机器人学习期望的协同行为。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统行为树相比，IIBT框架能够显著降低行为树的节点复杂度，降低幅度超过70%。在多机器人迷宫导航和协作操作任务中，IIBT框架表现出更强的鲁棒性和自适应性，能够在环境不确定性下保持高效的协同行为。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多机器人协同任务，例如：协同搜索救援、协同环境探索、协同物流运输、协同制造等。通过自适应调整机器人行为，提高协同效率和鲁棒性，降低人工干预成本，在智能制造、智慧城市、应急救援等领域具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an Interactive Inference Behavior Tree (IIBT) framework that integrates behavior trees (BTs) with active inference under the free energy principle for distributed multi-robot decision-making. The proposed IIBT node extends conventional BTs with probabilistic reasoning, enabling online joint planning and execution across multiple robots. It remains fully compatible with standard BT architectures, allowing seamless integration into existing multi-robot control systems. Within this framework, multi-robot cooperation is formulated as a free-energy minimization process, where each robot dynamically updates its preference matrix based on perceptual inputs and peer intentions, thereby achieving adaptive coordination in partially observable and dynamic environments. The proposed approach is validated through both simulation and real-world experiments, including a multi-robot maze navigation and a collaborative manipulation task, compared against traditional BTs(https://youtu.be/KX_oT3IDTf4). Experimental results demonstrate that the IIBT framework reduces BT node complexity by over 70%, while maintaining robust, interpretable, and adaptive cooperative behavior under environmental uncertainty.