Behavior Trees vs Executable Ontologies: a Comparative Analysis of Robot Control Paradigms

📄 arXiv: 2511.15274v1 📥 PDF

作者: Alexander Boldachev

分类: cs.RO, cs.AI, cs.FL

发布日期: 2025-11-19

备注: 22 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出基于可执行本体的机器人控制框架，解决传统机器人控制的语义鸿沟问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人控制 行为树 可执行本体 语义建模 事件驱动

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制方法存在语义鸿沟，难以处理复杂、动态环境下的任务。
  2. 论文提出基于可执行本体（EO）的机器人控制框架，利用语义图和数据流规则进行行为建模。
  3. 实验表明，EO在反应性和模块化方面与行为树（BTs）相当，并具备运行时模型修改等优势。

📝 摘要（中文）

本文比较了两种不同的机器人行为建模方法：命令式的行为树（BTs）和声明式的可执行本体（EO），后者通过boldsea框架实现。BTs使用控制流以分层方式构建行为，而EO将领域表示为由数据流规则驱动的、基于时间和事件的语义图。论文证明，EO通过一种根本不同的架构实现了与BTs相当的反应性和模块化：用事件驱动的状态传播取代了基于轮询的tick执行。论文提出，EO提供了一种替代框架，从过程式编程转向语义领域建模，以解决传统机器人控制中的语义-过程鸿沟。EO支持运行时模型修改、完整的时序可追溯性以及数据、逻辑和接口的统一表示——这些特性对于BTs来说很难甚至不可能实现，尽管BTs在已建立的、可预测的场景中表现出色。该比较基于一个实际的移动操作任务，突出了每种方法在动态、演进的机器人系统中的各自优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法，特别是基于行为树的方法，虽然在结构化和模块化方面表现良好，但在处理复杂、动态环境时存在局限性。行为树通常依赖于轮询机制，难以高效地响应外部事件。此外，行为树在语义理解和知识表示方面存在不足，难以实现高级推理和规划，导致语义与过程之间存在鸿沟。

核心思路：论文的核心思路是利用可执行本体（Executable Ontologies, EO）来弥合语义鸿沟，实现更灵活、更智能的机器人控制。EO将机器人领域的知识表示为语义图，并通过数据流规则驱动行为的执行。这种方法将控制逻辑与领域知识分离，使得机器人能够更好地理解环境，并根据环境变化动态调整行为。

技术框架：EO框架的核心是一个基于时间和事件的语义图，其中节点表示实体、属性和状态，边表示关系。数据流规则定义了节点之间的依赖关系，当某个节点的状态发生变化时，会触发相关规则的执行，从而更新其他节点的状态。整个系统采用事件驱动的架构，避免了轮询机制，提高了响应速度。boldsea框架是EO的具体实现。

关键创新：EO框架的关键创新在于将机器人控制从过程式编程转向语义领域建模。传统的行为树采用命令式的控制流，而EO采用声明式的知识表示和数据流规则。这种转变使得机器人能够更好地理解环境，并根据环境变化动态调整行为。此外，EO还支持运行时模型修改、完整的时序可追溯性以及数据、逻辑和接口的统一表示。

关键设计：EO框架的关键设计包括语义图的构建、数据流规则的定义和事件驱动机制的实现。语义图需要根据具体的机器人应用场景进行设计，包括定义实体、属性、状态和关系。数据流规则需要根据领域知识进行编写，定义节点之间的依赖关系。事件驱动机制需要高效地处理事件，并保证数据的一致性。

📊 实验亮点

论文通过移动操作任务验证了EO框架的有效性。实验结果表明，EO在反应性和模块化方面与行为树相当，同时具备运行时模型修改和时序可追溯性等优势。虽然论文没有提供具体的性能数据，但强调了EO在动态、演进的机器人系统中的潜力，尤其是在需要快速响应和灵活适应的场景下。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要智能决策和灵活控制的机器人应用场景，例如：服务机器人、工业机器人、自动驾驶汽车等。通过将领域知识融入机器人控制系统，可以提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成复杂任务。此外，EO框架还可用于构建更智能的物联网系统，实现设备之间的协同和智能决策。

📄 摘要（原文）

This paper compares two distinct approaches to modeling robotic behavior: imperative Behavior Trees (BTs) and declarative Executable Ontologies (EO), implemented through the boldsea framework. BTs structure behavior hierarchically using control-flow, whereas EO represents the domain as a temporal, event-based semantic graph driven by dataflow rules. We demonstrate that EO achieves comparable reactivity and modularity to BTs through a fundamentally different architecture: replacing polling-based tick execution with event-driven state propagation. We propose that EO offers an alternative framework, moving from procedural programming to semantic domain modeling, to address the semantic-process gap in traditional robotic control. EO supports runtime model modification, full temporal traceability, and a unified representation of data, logic, and interface - features that are difficult or sometimes impossible to achieve with BTs, although BTs excel in established, predictable scenarios. The comparison is grounded in a practical mobile manipulation task. This comparison highlights the respective operational strengths of each approach in dynamic, evolving robotic systems.