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作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人协作 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，限制了多机器人协作的效率和鲁棒性。
  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，实现自适应协作。
  3. 实验表明，IIBT框架显著降低了行为树节点复杂度，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，该框架集成了行为树(BTs)与自由能原理下的主动推理，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，从而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，多机器人协作被构建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。通过包括多机器人迷宫导航和协作操作任务在内的仿真和真实世界实验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：多机器人协作需要在部分可观测和动态变化的环境中进行决策，传统行为树虽然结构清晰，但缺乏概率推理能力，难以应对环境的不确定性，并且难以根据其他机器人的意图进行自适应调整。这导致协作效率低下，鲁棒性不足。

核心思路：本文的核心思路是将行为树与主动推理相结合，利用自由能原理，将多机器人协作问题转化为一个自由能最小化过程。每个机器人根据感知输入和同伴意图动态更新其偏好矩阵，从而实现自适应的协作行为。通过概率推理扩展行为树节点，使其能够处理不确定性，并进行在线联合规划和执行。

技术框架：IIBT框架的核心是交互式推理行为树节点(IIBT node)，它扩展了传统的行为树节点，使其具备概率推理能力。整体流程如下：1. 每个机器人通过传感器获取环境信息和同伴意图。2. 基于感知信息和同伴意图，机器人使用主动推理更新其偏好矩阵。3. IIBT节点根据更新后的偏好矩阵进行决策，选择合适的行为。4. 机器人执行选定的行为，并将其意图传递给其他机器人。5. 重复以上步骤，实现动态自适应的协作。

关键创新：最重要的技术创新点在于将主动推理与行为树相结合，提出了IIBT节点。与传统的行为树相比，IIBT节点能够进行概率推理，处理不确定性，并根据同伴意图进行自适应调整。这使得多机器人协作更加鲁棒、高效和可解释。

关键设计：IIBT框架的关键设计包括：1. 使用自由能原理定义机器人之间的交互，通过最小化自由能来优化协作策略。2. 设计了偏好矩阵，用于表示机器人对不同行为的偏好程度，并根据感知信息和同伴意图动态更新。3. IIBT节点内部的概率推理机制，用于处理环境的不确定性，并选择最优的行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的行为树相比，IIBT框架能够显著降低行为树节点复杂度，降低幅度超过70%。同时，在多机器人迷宫导航和协作操作等任务中，IIBT框架表现出更强的鲁棒性、可解释性和自适应性，能够在环境不确定性下保持高效的协作行为。视频演示可在https://youtu.be/KX_oT3IDTf4 观看。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多机器人协作场景，例如：协同搜索救援、自动化仓库管理、多机器人协同操作等。通过提高多机器人协作的鲁棒性、效率和自适应性，可以显著提升这些应用场景的性能和可靠性，并降低人工干预的需求。未来，该框架有望扩展到更复杂的任务和更大规模的机器人群体。

📄 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.