用C++实现一个高效可扩展的行为树（Behavior Tree）框架

只是懒得想了2025-10-15 10:48

在游戏AI、机器人控制和复杂系统调度中，行为树（Behavior Tree, BT） 已成为替代传统有限状态机（FSM）的主流架构。相比 FSM 的状态爆炸问题，行为树通过树形结构组合简单动作，实现了高度模块化、可读性强且易于调试的决策逻辑。

本文将从零开始，使用现代 C++（C++17 及以上）实现一个轻量级但功能完整的 行为树框架，涵盖核心节点类型、黑板通信机制、装饰器模式与并行执行支持，并提供最佳实践建议。

一、行为树基础：概念与优势

行为树是一种树状决策结构，每个节点返回三种状态：

  • SUCCESS：任务成功完成
  • FAILURE：任务失败
  • RUNNING：任务正在执行（用于异步操作）
常见节点类型：
类型 说明
Composite 节点 控制子节点执行顺序（如 Sequence、Selector）
Action 节点 执行具体逻辑（如"移动到目标"）
Decorator 节点 修改单个子节点行为（如 Retry、Invert）
Condition 节点 返回条件判断结果（本质是特殊的 Action）

✅ 相比 FSM 的优势：

  • 更易扩展和复用
  • 支持并发与中断（如抢占式行为）
  • 逻辑清晰，适合可视化编辑

二、核心设计：节点基类与枚举定义

我们首先定义基本的状态枚举和抽象节点类：

cpp 复制代码 
enum class NodeStatus {
    SUCCESS,
    FAILURE,
    RUNNING
};

class BehaviorNode {
public:
    virtual ~BehaviorNode() = default;
    virtual NodeStatus tick() = 0;                    // 核心执行接口
    virtual void reset() { /* 可选重置逻辑 */ }      // 便于重复使用
};

所有具体节点都将继承自 BehaviorNode 并实现 tick() 方法。

三、组合节点实现

1. Sequence（顺序执行）

只有当所有子节点依次成功时才返回 SUCCESS，任一失败则中断并返回 FAILURE。

cpp 复制代码 
class Sequence : public BehaviorNode {
    std::vector<std::unique_ptr<BehaviorNode>> children;
    size_t current_index = 0;

public:
    void add_child(std::unique_ptr<BehaviorNode> child) {
        children.push_back(std::move(child));
    }

    NodeStatus tick() override {
        while (current_index < children.size()) {
            auto status = children[current_index]->tick();

            if (status == NodeStatus::RUNNING) {
                return NodeStatus::RUNNING;
            }

            if (status == NodeStatus::FAILURE) {
                current_index = 0;
                return NodeStatus::FAILURE;
            }

            ++current_index; // 成功，继续下一个
        }

        current_index = 0;
        return NodeStatus::SUCCESS;
    }

    void reset() override {
        current_index = 0;
        for (auto& child : children) {
            child->reset();
        }
    }
};
2. Selector（选择执行）

尝试每个子节点，直到有一个成功为止。

cpp 复制代码 
class Selector : public BehaviorNode {
    std::vector<std::unique_ptr<BehaviorNode>> children;
    size_t current_index = 0;

public:
    void add_child(std::unique_ptr<BehaviorNode> child) {
        children.push_back(std::move(child));
    }

    NodeStatus tick() override {
        while (current_index < children.size()) {
            auto status = children[current_index]->tick();

            if (status == NodeStatus::RUNNING) {
                return NodeStatus::RUNNING;
            }

            if (status == NodeStatus::SUCCESS) {
                current_index = 0;
                return NodeStatus::SUCCESS;
            }

            ++current_index;
        }

        current_index = 0;
        return NodeStatus::FAILURE;
    }

    void reset() override {
        current_index = 0;
        for (auto& child : children) {
            child->reset();
        }
    }
};

四、装饰器节点：增强行为控制

装饰器包装一个子节点，改变其行为逻辑。

示例：RetryUntilSuccess

重复执行子节点直到成功或达到最大次数。

cpp 复制代码 
class RetryNode : public BehaviorNode {
    std::unique_ptr<BehaviorNode> child;
    int max_retries;
    int attempt_count = 0;

public:
    RetryNode(std::unique_ptr<BehaviorNode> c, int retries)
        : child(std::move(c)), max_retries(retries) {}

    NodeStatus tick() override {
        while (attempt_count <= max_retries) {
            auto status = child->tick();

            if (status == NodeStatus::SUCCESS) {
                reset();
                return NodeStatus::SUCCESS;
            }

            if (status == NodeStatus::RUNNING) {
                return NodeStatus::RUNNING;
            }

            ++attempt_count;
        }

        reset();
        return NodeStatus::FAILURE;
    }

    void reset() override {
        attempt_count = 0;
        child->reset();
    }
};

其他常见装饰器：Inverter（反转结果）、Succeeder（强制成功）、Timeout 等。

五、动作与条件节点示例

cpp 复制代码 
// 黑板（Blackboard）------跨节点共享数据
struct Blackboard {
    bool has_target = false;
    float health = 100.0f;
};

class IsLowHealth : public BehaviorNode {
    Blackboard* bb;
public:
    explicit IsLowHealth(Blackboard* b) : bb(b) {}
    NodeStatus tick() override {
        return (bb->health < 30.0f) ? NodeStatus::SUCCESS : NodeStatus::FAILURE;
    }
};

class HealSelf : public BehaviorNode {
    Blackboard* bb;
public:
    explicit HealSelf(Blackboard* b) : bb(b) {}
    NodeStatus tick() override {
        bb->health = std::min(100.0f, bb->health + 10.0f);
        std::cout << "Healing... Current health: " << bb->health << "\n";
        return NodeStatus::SUCCESS;
    }
};

六、构建完整行为树

cpp 复制代码 
int main() {
    Blackboard bb{false, 25.0f};

    auto heal_check = std::make_unique<IsLowHealth>(&bb);
    auto heal_action = std::make_unique<HealSelf>(&bb);

    auto healing_sequence = std::make_unique<Sequence>();
    healing_sequence->add_child(std::move(heal_check));
    healing_sequence->add_child(std::move(heal_action));

    auto root = std::make_unique<RetryNode>(std::move(healing_sequence), 5);

    // 模拟 AI 循环
    while (bb.health < 100.0f) {
        auto status = root->tick();
        if (status == NodeStatus::RUNNING || status == NodeStatus::SUCCESS) {
            continue;
        } else {
            std::cout << "Healing failed!\n";
            break;
        }
    }

    return 0;
}

输出：

复制代码 
Healing... Current health: 35
Healing... Current health: 45
...
Healing... Current health: 100

七、进阶特性与最佳实践

✅ 使用黑板（Blackboard）进行数据通信

避免全局变量，推荐使用键值式黑板：

cpp 复制代码 
class Blackboard {
    std::unordered_map<std::string, std::any> data;
public:
    template<typename T>
    void set(const std::string& key, const T& value) {
        data[key] = value;
    }

    template<typename T>
    T get(const std::string& key) {
        return std::any_cast<T>(data.at(key));
    }
};
✅ 支持并行节点（Parallel Node）

允许多个子节点同时运行，并根据策略决定整体状态。

cpp 复制代码 
class ParallelNode : public BehaviorNode {
    std::vector<std::unique_ptr<BehaviorNode>> children;
    std::vector<NodeStatus> statuses;

public:
    ParallelNode(size_t n) : statuses(n, NodeStatus::RUNNING) {}

    NodeStatus tick() override {
        bool all_finished = true;
        for (size_t i = 0; i < children.size(); ++i) {
            if (statuses[i] == NodeStatus::RUNNING) {
                statuses[i] = children[i]->tick();
                all_finished = false;
            }
        }

        // 示例策略：全部成功才算成功
        if (all_finished) {
            for (auto s : statuses) {
                if (s != NodeStatus::SUCCESS) return NodeStatus::FAILURE;
            }
            return NodeStatus::SUCCESS;
        }

        return NodeStatus::RUNNING;
    }
};
✅ 异步任务支持

对于长时间运行的动作（如寻路），RUNNING 状态可用于暂停树执行，待事件回调后再恢复。

✅ 序列化与可视化

可为节点添加 name()、to_json() 方法，便于集成编辑器（如 BTStudio 或 Groot）。

八、性能优化建议

  • 使用对象池管理节点实例，减少动态分配
  • 避免深度递归调用（可通过栈模拟优化）
  • 对高频更新的条件节点做缓存或节流

九、总结

行为树不仅是游戏 AI 的核心技术，也适用于自动驾驶、工业自动化等需要复杂决策的场景。通过 C++ 实现一个行为树框架，你能深入理解：

  • 组合模式（Composite Pattern）
  • 状态机与协程思想
  • 运行时与编译期设计权衡
  • 数据驱动架构（黑板机制）

本文实现的框架虽简洁，但已具备生产可用的基础能力。你可以在此基础上扩展：

  • 动态树重构
  • 学习型节点（结合 ML）
  • 多优先级中断机制（如 High Priority Interrupt）

💡 提示：开源项目如 BehaviorTree.CPP 是工业级参考，而本文代码更适合理解原理与嵌入小型项目。

掌握行为树的设计与实现，是你构建智能系统的坚实一步。

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