Behavior Trees sind ein beliebter Ansatz, zur Abbildung autonomen Verhaltens in der Robotik.
Mit zunehmender Komplexität des abzubildenden Verhaltens treten Nachteile wie schlechte-
re Übersichtlichkeit und höhere Anforderungen an die Systemperformance der ausführenden
Hardware auf. Das von Eiband entwickelte Konzept der verteilten Behavior Trees verspricht ei-
ne deutliche Verbesserung der genannten Umstände. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine
detaillierte Analyse des genannten Ansatzes durchzuführen, um ein besseres Verständnis der
entstehenden Vor- und Nachteile zu erhalten. Um die Analyse durchführen zu können, wird ei-
ne Simulationsumgebung entworfen, ein Behavior Tree implementiert und in zwei Abstraktions-
schritten verteilt. Der resultierende Quellcode wird mittels Lines of Code, Halstead-Volumen, Cy-
clomatic Complexity, Maintainability Index, Cognitive Complexity und einer allgemeinen Analyse
hinsichtlich verschiedener Faktoren untersucht. Die Ergebnisse der Analyse werden diskutiert
und bestehende Vor- und Nachteile um identifizierte Aspekte erweitert.