Modelling human behaviour using behaviour trees

Sammendrag Behaviour trees (BT-er) er en relativt ny og stadig mer populær tilnærming for utvikling av oppførselsmodeller for kunstig intelligens (AI) og intelligente agenter. Tilnærmingen har blitt spesielt populær til å utvikle oppførsel for ikke-spillbare karakterer i dataspill, roboter og autonome kjøretøy. Det første høyprofilerte dataspillet som anvendte BT-er var Halo 2 fra Bungie Software, som ble utgitt i 2004. BT-er representeres som rettede trær med et hierarki av kontrollflytnoder og oppgavenoder som styrer oppførselen til en agent. Kontrollflytnodene er indre noder (noder som har ett eller flere barn) og inneholder beslutningslogikk for flytkontroll. Oppgavenodene er bladnoder (noder uten barn) og inneholder oppgaver for betingelser som tester en egenskap i det simulerte miljøet (eller den virkelige verden når det gjelder roboter og autonome kjøretøy), eller oppgaver for handlinger som endrer tilstanden til simuleringen (eller den virkelige verden) på en eller annen måte. Det som gjør BT-tilnærming så kraftfull, er komponerbarheten og modulariteten til BT-ene. Oppgavenoder og kontrollflytnoder settes sammen til subtrær som representerer mer komplekse handlinger, og disse handlingene kan videre settes sammen til oppførsel på høyere nivå. Oppgavenoder og subtrær for handlinger kan gjenbrukes, og forskjellige subtrær kan utvikles uavhengig av hverandre. BT-editorer med grafiske brukergrensesnitt gjør brukere uten programmeringsferdigheter i stand til å utvikle modulære oppførselsmodeller. Dessuten kan den grafiske modellen til et stort BT dekomponeres til mindre subtrær for å redusere kompleksiteten og dermed øke lesbarheten. Eksempler på AI-motorer (eller AI-mellomvare) for militære simuleringssystemer som bruker BT-er er Virtual Battlespace (VBS) Control og MASA Life. I rapporten fokuserer vi på bruk av BT-er for å modellere menneskelig oppførsel, og særlig på å bruke BT-er til å modellere stridsdriller for datagenererte styrker i militære simuleringssystemer. Vi utfører “constructive”-simuleringer på entitetsnivå av operasjoner på bataljons- til brigadenivå for eksperimenterings- og analyseformål. For å støtte dette arbeidet utvikler vi menneskelige oppførselsmodeller for semiautomatiske styrker i VBS ved hjelp av AI-rammeverket VBS Control. Først i rapporten beskriver vi kort bakgrunnen for dette arbeidet. Videre gir vi en kort introduksjon til modellering av menneskelig oppførsel og kunstig intelligens. Etter dette gir vi en introduksjon til BT-er og ser på prosessen med å utvikle dem. Vi ser også på fordelene og begrensningene til BT-er, samt på noen av utvidelsene av BT-konseptet som har blitt foreslått. Til slutt beskriver vi hvordan vi bruker BT-er for å bygge opp et bibliotek av oppførselsmodeller for stridsdriller for mekaniserte infanteritropper og gir et eksempel på en modellert stridsdrill.