近年来,家居智能化不断发展,扫地机器人作为一个解放人力的家庭清洁工具,已经成为现代智能化家居中的重要组成部分。随着扫地机器人业务功能的完善和扩展,行为决策复杂度不断提升,传统的扫地机器人行为决策模型出现弊端,例如主流的有限状态机模型,当状态和状态转换的数量越来越多时,对复杂行为决策的建模将会变得非常困难,且构建出来的模型也难以维护和扩展。为了解决上述问题,本文设计并实现了一个扫地机器人行为决策开发平台,包括行为决策系统和行为决策调试工具两部分。行为决策系统用于行为决策的开发,系统基于行为树模型设计,解耦了行为决策模型与动作实现之间的关系,将行为决策开发过程分为数据连接、模型构建与运行时实现三部分。数据连接部分完成与外部系统的数据交互,定义了行为决策系统中各类型数据的通用格式与管理方式,为上层应用提供一致的数据交互接口。模型构建部分负责行为决策的建模,结合行为树结构与PPA（Postcondition-Precondition-Action）行为决策构建方法,迭代式构建行为决策模型,并基于XML（Extensible Markup Language）标记语言生成模型描述文本。行为决策运行时负责行为决策的执行,由行为树引擎和动作库共同组成,其中动作库由各类动作的具体实现组成,行为树引擎负责行为决策模型的加载、解释、执行,以及模型与动作实现间的协同。行为决策系统构建了一系列常见工作场景下的扫地机器人行为决策模型,以及对应的动作实现示例,以供开发人员快速地构建扫地机器人行为决策应用。为了方便在开发过程中对行为决策进行调试,本文设计并实现了行为决策调试工具。调试工具采用C/S（Client/Server）架构,客户端部署在上位机,服务端部署在下位机,基于ZeroMQ消息库实现网络通信,基于Qt5开发图形化界面,提供了数据可视化、数据模拟、动态参数调整等日常开发中的常用功能。本文在搭建的扫地机器人测试环境中,对开发平台进行了测试。测试结果表明,该开发平台能够满足扫地机器人行为决策开发的需求,能够很好的应对行为决策的维护和扩展。