bt模式（behavior tree）是一种行为描述语言，它能够定义机器人的行为结构，因此也称为行为描述树。它是通用机器人编程语言（GRL）家族的一员，最近受到广泛的认可，成为从概念到实现自主机器人系统快速开发的有效工具。它的结构与所谓的决策树类似，也是一种搜索树，但它有更多的灵活性，可以满足机器人实际应用的更多复杂的要求。

BT模式由节点和边组成，节点可以是动作节点，条件节点或决策节点，每个节点可以有多个输入和/或多个输出。node之间通过边连接，以定义行为树中每个节点的执行流程，并以此形成机器人的行为结构体。初始状态下，行为树从根节点开始运行，根节点的一个或多个子节点，或者是动作节点，或者是条件节点，取决于状态值。动作节点会对机器人的行为产生影响，条件节点会检查机器人某个状态是否满足特定条件，决策节点将有几个子节点，它们分别对应不同的条件，每个条件可以选择其中一个分支。

BT模式本身同时具有可读性和可扩展性，可以轻松优化实现机器人动作执行、任务处理等等，对于机器人系统而言，bt模式具有重要意义。它可以准确描述机器人的行为结构，并且易于模块化，可以方便地组合和重用。此外，它还可以帮助开发人员快速定位问题，更容易调整行为，改进和更新机器人的行为。

拓展知识：计算机视觉技术也可以用于BT模式。它通过使用摄像头将机器人与环境中的物体相连，以并行式地检测和触发行为，从而起着重要作用。例如，计算机视觉可以帮助机器人分析环境中的物体，以进行有意义的行为控制。同时，它还可以帮助机器人检测环境中的障碍物，以避免碰撞，从而提供更多的安全保障。