BehaviorTree.CPP
是一个开源的C++
行为树库。在游戏领域,行为树已经比较流行了。主要用于维护游戏角色的各种动作和状态。但在机器人领域还很少使用的。Navigation2
中引入了行为树来组织机器人的工作流程和动作执行。
行为树是树状的结构,它的逻辑流程是由xml
文件描述的。我们可以用其配套的工具Groot
来可视化行为树。如下图所示:
行为树本身并不具体实现机器人的执行内容,它只负责将执行内容进行编排。以Navigation2
为例,具体的执行内容实现是放在各个server
中的。行为树上的节点与server
进行通信,请求具体的执行内容,然后获得反馈。根据反馈结果又可以请求另外的执行内容。这些不同执行内容间的跳转就是由行为树控制的。
行为树与状态机的对比
另一种比较常见的组织机器人行为的方式是状态机。ROS1
中的move_base
就是基于状态机的。它与行为树最显著的区别是状态与执行内容是绑定在一起的。当执行内容需要在多个状态中执行时,各个状态下都需要放置执行内容的逻辑。当业务逻辑代码分散在各处时就不太好维护了,特别是对于复杂的机器人系统。
一个好的软件有如下特点(引用官方文档的一段话):
A “good” software architecture should have the following characteristics:
Modularity.
Reusability of componens.
Composability.
Good separation of concerns.
Main advantages :
- They are intrinsically Hierarchical
- Their graphical representation has a semantic meaning
- They are more expressive
Behavior Tree VS FSM(Finite State Machines):
The business logic becomes “spread” in many locations and it is hard for the developer to reason about it and to debug errors in the control flow.
业务逻辑变得 “分散 “在许多地方,开发人员很难对其进行推理并调试控制流中的错误。
To achieve strong separation of concerns it is better to centralize the business logic in a single location.
为了实现强大的关注点分离,最好是将业务逻辑集中在一个地方。
行为树初体验
下面是官方的演示视频,可以感受一下。
编译安装Groot
编译安装behaviortree-cpp-v3
1 | sudo apt-get install libzmq3-dev libboost-dev |
安装依赖
1 | sudo apt install qtbase5-dev libqt5svg5-dev libzmq3-dev libdw-dev |
编译Groot
1 | git clone https://ghproxy.com/https://github.com/BehaviorTree/Groot.git |
安装Groot
1 | sudo vim /etc/ld.so.conf #添加动态库链接地址 |
该库中包含了一些示例程序。当按照上面的步骤编译好后,就可以在build/examples
中看到示例程序的执行文件。
可以运行一个看看。这里默认你已经进入到了build/examples
目录中。
1 | ./t05_cross_door loop |
1 | Groot |
关于行为树的概念,建议看一下官方文档:
BehaviorTree.CPP
https://github.com/BehaviorTree/BehaviorTree.CPP
BehaviorTree官方文档:
https://www.behaviortree.dev/bt_basics/
使用Groot
使用Groot
编辑行为树
- 打开
Groot
1 | Groot |
- 加载自定义的行为树节点。
下图是加载了Navigation2
中自定义的叶子节点,即其中的蓝色部分,黑色的是BehaviorTree.CPP
库里自带的。加载的文件是nav2_behavior_tree/nav2_tree_nodes.xml
。
- 加载一颗行为树
上面加载的是一些可用的节点。当我们把这些可用的节点组合起来形成一颗树时,就可以实现各式各样的功能。
下图是Navigation2
中,实现单点导航的一颗行为树。
在Navigation2
中,描述行为树的xml
文件存放在nav2_bt_navigator/behavior_trees
目录下。
你可以从左侧拖动你需要的节点到右侧,然后修改节点的参数,再将其连接到树中。完成修改后保存就可以被Navigation2
使用了。
使用Groot
实时监控行为树
- 打开
Groot
后选中Monitor
。
- 当程序跑起来后,点击左侧的
connect
按钮连接即可显示目前正在运行的行为树。
需要注意的是,如果是远程查看机器的行为树状态,则要在Server IP
中填上机器的IP地址。
行为树log的保存与回放
- 保存行为树log
行为树库有以下4种log接口。其中保存为*.fbl
格式文件的log是可以被Groot`加载并回放的。
1 | //4种log存储发布方式 |
- 回放行为树log
打开Groot
,选中Log Replay
。
点击左侧的Load Log
加载fbl
格式文件即可看到log。
使用BT的注意事项
- 当自定义一个叶子节点时,需要继承至合适的基类。在
Navigation2
中,对BT
的叶子节点类型进行了封装。
同步节点封装了服务客户端,这样可以通过服务请求让相应节点做动作。
1 | class BtServiceNode : public BT::SyncActionNode |
异步节点封装了动作客户端,这样可以通过动作请求让对应的服务器执行业务逻辑。
1 | class BtActionNode : public BT::ActionNodeBase |
- 行为树中的数据流
行为树中的共有数据是存放在Blackboard
中的。Blackboard
是以键值对的形式存储数据的。各个行为树的叶子节点均可以通过key
访问到需要的数据。
Ports
是用于在节点间交换数据而存在的。一个行为树叶子节点可以定义输入的Ports
和输出的Ports
。当不同叶子节点的Port
有相同的key
名称时,可以认为它们是相通的。
当在行为树叶子节点中声明了这些Ports
时,也需要同时在xml
文件中描述这些Ports
。
官方对数据流的解释也放在下面了。
For the time being, it is important to know that:
- A Blackboard is a key/value storage shared by all the Nodes of a Tree.
- Ports are a mechanism that Nodes can use to exchange information between each other.
- Ports are “connected” using the same key of the blackboard.
- The number, name and kind of ports of a Node must be known at compilation-time (C++); connections between ports are done at deployment-time (XML).
下面说明一下Blackboard
是如何使用的。
action server
中设定blackboard
的值
1 | blackboard->set<geometry_msgs::msg::PoseStamped>("goal", goal->pose); |
叶子节点中通过设置ports
来设置blackboard
中的值
1 | static BT::PortsList providedPorts() |
叶子节点需要使用某一个port
时需要先在providedPorts
这里声明,相当于在list
里先加入。
注意:portslist
中没有的key
是不能用getInput
或etOutput
来操作的。
获取port
的值
1 | getInput("goal", goal_.goal); |
设置port
的值
1 | setOutput("path", result_.result->path); |
在xml文件中声明ports
文件路径是nav2_behavior_tree/nav2_tree_nodes.xml
。
1 | <Action ID="ComputePathToPose"> |
- 每次
tickRoot()
函数执行都会遍历整个树,对于asynActionNode
,因为其本身有循环(在单独线程里),所以循环没有结束时会返回RUNNING
状态。不同的控制流节点对RUNNING
的处理不一样。这一点可以查看官方文档中对控制流节点的说明。
Navigation2
的libbehaviortree_cpp_v3
依赖库默认安装在/opt/ros/galactic/lib/libbehaviortree_cpp_v3.so
。如果想用最新的行为树库,可以自己拉最新的代码,编译好后进行替换。需要注意新版本的接口变化哈!以免不兼容。BT
并不执行特定的功能代码,它只是把各个业务逻辑代码组织起来。各个业务逻辑代码块像乐高积木一样可以按不同的想法组织起来实现不同的功能。通过不同的组织方式和少量代码的修改可以实现截然不同的功能。
在ROS2中使用Behavior Tree
在nav2_behavior_tree
中维护了很多的插件。这些插件分成了4个类别:action
,condition
,control
和decorator
。
action
动作节点通常实现服务客户端和动作客户端,也可以是一些简单的执行程序。他们通过向Planner server
,Controller server
,Recovery server
发送请求来启动相应的功能程序。action
通常作为行为树中的叶子节点,负责具体行为和功能的实现。但这些具体的功能代码并没有在叶子节点中而是在对应的服务端。
condition
这是条件控制节点。比如判断电池电量,某一开关信号等等。
control
这是行为树中的控制流。类似c++
语言中的if else
,switch
等等。它负责构建行为树的逻辑结构。sequeence
,fallback
等等就属于这个范畴。
decorator
decorator
是节点装饰器。它只能有一个子节点。负责将子节点的结果进行修饰。比如将子节点的结果进行反向,约束子节点的执行次数等等。
当我们实现了足够多并且功能齐全的服务端程序后,就可以编写对应的行为树插件。通过这些插件我们将各个功能或者程序执行块进行排列组合,形成完整的功能。而逻辑上的修改可能只需要修改行为树的描述文件而并不需要改动源码。基于行为树的产品构建,或许可以让更多的人参与进产品开发而不仅仅是研发人员。
BehaviorTreeEngine
会将参数文件中设定的插件加载好。而nav2_bt_navigator
中维护了导航系统的行为树描述文件。
下面是turtlebot3
的配置文件片段可作为参考。文件在turtlebot3/turtlebot3_navigation2/param
目录中。
1 | bt_navigator: |
机器人开发使用BT的的优势
这里顺便总结一下使用BT
的优势吧!
- 调试方便,机器行为的变化都可以追溯。机器行为的变化可记录回放。行为变化也可实时监控。
- 代码复用率高。不同的功能只需少量代码的修改和机器行为的重新组织。
BehaviorTree相关材料
Behavior trees for AI: How they work
- navigation2中的nav2_behavior_tree模块是对BehaviorTree.CPP库的封装
- nav2_bt_navigator模块用于加载行为树文件并启动
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