本文提出了一种基于高斯过程的模型，用于主动检测运动规划失败的风险，并在风险超标时触发恢复行为。该方法在仿真环境中训练，能够有效预测失败并恢复机器人状态。同时，研究介绍了知识转移框架KT-BT，以提升多机器人系统的表现，并探讨了行为树在人工智能中的应用及其优势。