Среди многих сложных задач в искусственном интеллекте есть одна, без решения которой ни о каком самостоятельном роботе и речь идти не может. Это вопрос планирования. Важный этап любого поведения — это подготовка к нему, т.е. создания плана своего действия. Однако, чтобы хорошо планировать, нужно иметь опыт выполнения этих самых действий — нужно учиться тому, к чему приводят те или иные операции и последовательности действий.

Для повышения степени автономности робототехнических платформ необходимо создавать новые методы планирования их взаимодействия с объектами и перемещения в пространстве

На данном направлении мы занимаемся интеграцией методов компьютерного зрения и классических символьных методов планирования, работаем с симуляционными средами (Apollo) и реальными роботами.