Design and Evaluation of an Assisted Programming Interface for Behavior Trees in Robotics

📄 arXiv: 2602.09772v1 📥 PDF

作者: Jonathan Styrud, Matteo Iovino, Rebecca Stower, Mart Kartašev, Mikael Norrlöf, Mårten Björkman, Christian Smith

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-10

💡 一句话要点

BETR-GUI：结合AI辅助的行为树编程界面，提升机器人程序开发效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行为树 机器人编程 人机协作 图形用户界面 AI辅助 大型语言模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人行为树编程方法需要大量专业知识，且缺乏有效的人机协作界面，限制了开发效率。
  2. BETR-GUI结合AI辅助方法（如LLM、规划等）与图形化界面，辅助用户创建、验证和编辑行为树。
  3. 用户研究表明，BETR-GUI显著提升了用户在机器人编程任务中的表现，优于单独的AI助手。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BETR-GUI的行为树（BT）编程界面，旨在加速反应式机器人程序的创建，并降低对专业程序员的需求。该界面结合了多种技术，包括大型语言模型、规划、遗传编程和贝叶斯优化等AI辅助方法，并集成了一个拖放式编辑器，允许用户验证和编辑自动方法生成的行为树。一项包含60名参与者的用户研究表明，BETR-GUI通过整合不同的辅助方法，显著提升了用户解决机器人编程任务的能力。研究结果还表明，使用完整版BETR-GUI的用户表现优于独立运行的AI助手。

🔬 方法详解

问题定义：当前机器人编程，特别是行为树的创建，对程序员的专业技能要求较高，且缺乏有效的工具来让人类用户能够方便地验证和修改自动生成的行为树。这限制了机器人程序开发的效率和可访问性。现有方法难以将多种AI辅助技术与直观的图形用户界面相结合，从而实现更高效的人机协作。

核心思路：BETR-GUI的核心思路是将多种AI辅助方法（如大型语言模型、规划、遗传编程和贝叶斯优化）与一个直观的拖放式图形用户界面相结合，从而创建一个能够辅助用户快速创建、验证和编辑行为树的编程环境。通过这种方式，用户可以利用AI的自动化能力，同时保持对最终程序的控制。

技术框架：BETR-GUI的整体架构包含以下几个主要模块：1) AI助手模块：负责利用大型语言模型、规划、遗传编程和贝叶斯优化等方法生成候选行为树；2) 图形用户界面模块：提供一个拖放式的编辑器，允许用户可视化地编辑和修改行为树；3) 验证模块：用于验证用户编辑后的行为树的正确性和有效性；4) 集成模块：将各个模块集成在一起，实现人机协作的机器人编程。

关键创新：BETR-GUI的关键创新在于它将多种AI辅助方法与图形用户界面相结合，从而实现了一种新型的人机协作机器人编程模式。与传统的机器人编程方法相比，BETR-GUI能够显著降低对程序员的专业技能要求，并提高开发效率。此外，BETR-GUI还允许用户在AI的辅助下，更好地理解和控制机器人程序的行为。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用大型语言模型生成初始行为树结构；2) 利用规划算法优化行为树的执行效率；3) 采用遗传编程方法搜索更优的行为树配置；4) 使用贝叶斯优化方法调整行为树的参数；5) 设计直观的拖放式编辑器，方便用户进行可视化编辑；6) 实现有效的验证机制，确保行为树的正确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户研究表明，使用完整版BETR-GUI的用户在机器人编程任务中的表现显著优于单独运行的AI助手，证明了人机协作的有效性。实验结果还显示，BETR-GUI能够显著提升用户解决机器人编程任务的能力，表明该界面在提高机器人程序开发效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

BETR-GUI可应用于各种机器人应用场景，例如服务机器人、工业机器人和自主导航机器人等。它能够降低机器人编程的门槛，使非专业人员也能快速创建复杂的机器人行为。该研究的未来影响在于推动机器人技术的普及，并促进人机协作在机器人领域的应用。

📄 摘要（原文）

The possibility to create reactive robot programs faster without the need for extensively trained programmers is becoming increasingly important. So far, it has not been explored how various techniques for creating Behavior Tree (BT) program representations could be combined with complete graphical user interfaces (GUIs) to allow a human user to validate and edit trees suggested by automated methods. In this paper, we introduce BEhavior TRee GUI (BETR-GUI) for creating BTs with the help of an AI assistant that combines methods using large language models, planning, genetic programming, and Bayesian optimization with a drag-and-drop editor. A user study with 60 participants shows that by combining different assistive methods, BETR-GUI enables users to perform better at solving the robot programming tasks. The results also show that humans using the full variant of BETR-GUI perform better than the AI assistant running on its own.