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Tesis:

Diseño e implementación de un planificador para un agente autónomo

  • Autor: TAPIA GARCÍA, Cristóbal

  • Título: Diseño e implementación de un planificador para un agente autónomo

  • Fecha: 2017

  • Materia: Sin materia definida

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES

  • Departamentos: AUTOMATICA, INGENIERIA ELECTRONICA E INFORMATICA INDUSTRIAL

  • Acceso electrónico: http://oa.upm.es/46988/

  • Director/a 1º: GALÁN LÓPEZ, Ramón
  • Director/a 2º: SAN SEGUNDO CARRILLO, Pablo

  • Resumen: La planificación automática es un área dentro de la inteligencia artificial que está en pleno desarrollo. En esta tesis se muestra el trabajo realizado relacionado con la planificación automática, planteando un entorno de desarrollo para problemas de planificación que facilite su uso, integrando, en un sistema, herramientas de planificación, simulación y de visualización 3D, además de una utilidad para la edición de PDDL (lenguaje empleado en planificación). El sistema planteado incluye además la posibilidad de análisis de resultados de planificación, que pueden usarse en un nivel más alto de razonamiento junto con bases de conocimiento. Asimismo se expone un planificador basado en lógica booleana, incluyendo un traductor de problemas de planificación a problemas de lógica, que pueden ser resueltos por un demostrador lógico. Este traductor incluye aportaciones en la técnica de conversión y codificación de esos problemas. Se aportan además un conjunto de problemas de planificación, de distinta complejidad, aplicados a la robótica, sirviendo como ejemplos para posteriores desarrollos. ABSTRACT Automated planning is a part of Artificial Intelligence on current development. This thesis exhibits the work done in relation with automated planning, defining a framework for automated planning that makes developping planning problems easier by integrating tools for planning, simulation, and 3D viewing. The framework also includes a PDDL (planning domain definition language) editor that facilitates writing planning problems. Moreover, the system is also capable of analyzing planning results, which can be used on a higher reasoning level together with an adequate knowledge base. In addition, a planning solver based on Boolean logic is described and implemented. The solver contains a compiler from PDDL to a logic problem, solvable by a logic demonstrator program. This compiler has a number of improvements with respect to state-of-the-art compilers. Finally, a set of original planning problems concerning robotics and of varying degrees of difficulty are presented. We hope these benchmarks can serve as useful examples for the IA planning community.