12月11日下午，来自同济大学、西南交通大学、山东科技大学的专家教授在赛那德公司举办了一场以"Behavior Tree for iLoabot by LVM"为主题的技术交流活动。此次活动是赛那德同济院士专家工作站研究活动的一部分，旨在促进学术界与工业界的深度交流与合作。

      与会专家教授先参观了赛那德实验室，与现场技术人员深入探讨VisionRobot平台及机器视觉算法的研发进展。之后与会者就Behavior Tree for iLoabot by LVM技术的最新发展、应用场景、以及未来趋势进行了深入探讨。

      Behavior Tree行为树是一种描述计划或任务执行的数学模型Q，在计算机科学、机器人学、控制科学和电子游戏中均有应用。行为树用模块化的方式描述有限的任务集合之间的转换。其优势在于可以创建由简单任务组成的复杂任务，而不需要考虑简单任务是如何执行的。行为树表现出与层级状态机(Hierarchical state machines) 的许多相似性，但又有着关键的区别：行为树的主要构建模块是任务而不是状态。iLoabot是由赛那德公司开发的一种具有高度自主能力的装卸机器人——自主知识产权、自主规划导航、自主交付平台、自主装卸货。通过应用LVM的最新发展，可以基于视觉的语义识别，智能生成机器人需要的行为树。

      赛那德公司代表王义山首先介绍了iLoabot的技术特点和应用领域，详细阐述了如何利用LVM自动生成Behavior Tree来提高机器人的决策能力和规划算法，以及如何提高适用性，落地更多行业实践。

      同济大学、西南交通大学与山东科技大学的专家教授们对Behavior Tree的理论基础和最新研究成果进行了深入剖析，并就如何将其应用于实际场景进行了生动讲解。Laxmisha Rai教授则分享了他们在机器人行为决策方面的研究成果，探讨了Behavior Tree在复杂环境下的应用路径。

      在讨论环节，与会者就通过 LVM技术优化iLoabot的Behavior Tree各种技术路径进行了热烈讨论，共同探讨了该技术在各个领域的应用前景。同时，他们也分享了各自在研究和应用过程中的经验与心得，加深了对这一技术的理解和掌握。

      此次技术交流主题会不仅增进了学术界与工业界之间的了解与合作，还为进一步推动Behavior Tree for iLoabot by LVM技术的发展奠定了基础。赛那德将以此次活动为契机，继续深化与各高校的合作，共同推动人工智能技术在大物流领域的应用与发展。