Risolvere problemi di pianificazione automatica per robot di servizio utilizzando ROS-Plan

Una branca dell’intelligenza artificiale è relativa alla pianificazione automatica che riguarda la realizzazione di piani ovvero sequenze di azioni che agenti intelligenti tipicamente robot devono eseguire. Per garantire un’alta efficienza e autonomia, infatti, i robot di servizio devono essere in grado di generare un piano di azioni intelligenti partendo dalla definizione di un problema generico contenente lo stato iniziale del mondo, la descrizione dei goal per l’agente e le possibili azioni e vincoli da rispettare. Esistono vari modi di implementare una pianificazione automatica in un robot, ma tra gli strumenti più diffusi c’è sicuramente ROS-Plan, framework integrato in Robot Operating System (ROS), standard de facto nella robotica. Questa tesi ha lo scopo di studiare e testare ROS-Plan in un ambiente simulato, dimostrando come questo strumento possa essere utilizzato per migliorare la qualità dei servizi erogati dal robot. In particolare verrà implementata una simulazione di robot di servizio che svolge un lavoro di delivery, aiutando l'uomo nel trasporto di oggetti. Sarà inoltre descritto un esperimento svolto utilizzando la demo sviluppata, che ci permette di andare ad analizzare quali sono i punti di forza e le limitazioni di ROS-Plan.