CABTO: Context-Aware Behavior Tree Grounding for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2603.16809v1 📥 PDF

作者: Yishuai Cai, Xinglin Chen, Yunxin Mao, Kun Hu, Minglong Li, Yaodong Yang, Yuanpei Chen

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

CABTO：基于上下文感知的行为树自动构建框架，用于机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 行为树 机器人操作 自动化 大模型 上下文感知

📋 核心要点

  1. 现有行为树规划依赖于预先定义好的动作模型和控制策略，需要大量人工设计和专家知识。
  2. CABTO利用预训练大模型，结合行为树规划器和环境反馈，自动搜索并构建完整的行为树系统。
  3. 实验表明，CABTO在多个机器人操作任务中，能够高效生成完整且一致的行为树系统。

📝 摘要（中文）

行为树(BTs)为设计模块化和反应式机器人控制器提供了一种强大的范例。行为树规划作为一个新兴领域，为自动生成可靠的BTs提供了理论保证。然而，BT规划通常假设一个设计良好的BT系统已经完成了基础构建，包括高级动作模型和低级控制策略，这通常需要大量的专家知识和手动工作。在本文中，我们形式化了BT基础构建问题：自动构建一个完整且一致的BT系统。我们分析了其复杂性，并介绍了CABTO（上下文感知行为树基础构建），这是第一个有效解决这一挑战的框架。CABTO利用预训练的大型模型(LMs)来启发式地搜索动作模型和控制策略的空间，并由来自BT规划器和环境观察的上下文反馈指导。跨越三个不同机器人操作场景的七个任务集的实验证明了CABTO在生成完整且一致的行为树系统方面的有效性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有行为树规划方法通常假设行为树系统已经完成了基础构建，即动作模型和控制策略已经预先定义好。然而，手动设计这些组件需要大量的专家知识和人工工作，限制了行为树规划的自动化程度和应用范围。因此，如何自动构建一个完整且一致的行为树系统是一个关键问题。

核心思路：CABTO的核心思路是利用预训练的大型模型(LMs)来搜索动作模型和控制策略的空间。通过结合行为树规划器和环境观察提供的上下文反馈，CABTO能够启发式地找到合适的动作模型和控制策略，从而自动构建完整的行为树系统。这种方法避免了手动设计的繁琐过程，并提高了行为树系统的自动化程度。

技术框架：CABTO框架主要包含以下几个模块：1) 预训练大型模型：用于生成候选的动作模型和控制策略。2) 行为树规划器：用于评估候选动作模型和控制策略的有效性，并提供上下文反馈。3) 环境观察：用于提供环境状态信息，进一步指导动作模型和控制策略的选择。4) 搜索算法：用于在动作模型和控制策略的空间中进行搜索，找到最优的组合。整个流程是一个迭代的过程，通过不断地评估和优化，最终生成一个完整且一致的行为树系统。

关键创新：CABTO最重要的技术创新点在于它将预训练的大型模型与行为树规划器相结合，实现了行为树系统的自动构建。与传统的需要手动设计动作模型和控制策略的方法相比，CABTO能够显著减少人工工作量，并提高行为树系统的自动化程度。此外，CABTO还利用环境观察提供的上下文信息，进一步提高了动作模型和控制策略的选择精度。

关键设计：CABTO的关键设计包括：1) 如何选择合适的预训练大型模型，以生成高质量的候选动作模型和控制策略。2) 如何设计有效的行为树规划器，以评估候选动作模型和控制策略的有效性。3) 如何利用环境观察提供的上下文信息，指导动作模型和控制策略的选择。4) 如何设计高效的搜索算法，以在动作模型和控制策略的空间中进行搜索。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，CABTO在三个不同的机器人操作场景的七个任务集中，能够有效地生成完整且一致的行为树系统。与传统的需要手动设计动作模型和控制策略的方法相比，CABTO能够显著减少人工工作量，并提高行为树系统的自动化程度。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

CABTO具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，如装配、抓取、导航等。该研究成果能够降低机器人控制系统的开发成本，提高机器人的自主性和适应性，加速机器人在工业、服务等领域的应用。未来，CABTO可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，并与其他人工智能技术相结合，实现更高级的机器人智能。

📄 摘要（原文）

Behavior Trees (BTs) offer a powerful paradigm for designing modular and reactive robot controllers. BT planning, an emerging field, provides theoretical guarantees for the automated generation of reliable BTs. However, BT planning typically assumes that a well-designed BT system is already grounded -- comprising high-level action models and low-level control policies -- which often requires extensive expert knowledge and manual effort. In this paper, we formalize the BT Grounding problem: the automated construction of a complete and consistent BT system. We analyze its complexity and introduce CABTO (Context-Aware Behavior Tree grOunding), the first framework to efficiently solve this challenge. CABTO leverages pre-trained Large Models (LMs) to heuristically search the space of action models and control policies, guided by contextual feedback from BT planners and environmental observations. Experiments spanning seven task sets across three distinct robotic manipulation scenarios demonstrate CABTO's effectiveness and efficiency in generating complete and consistent behavior tree systems.