Tecniche di ragionamento probabilistico per piattaforme robotiche

L’analisi del ragionamento probabilistico rappresenta un argomento fondamentale nel campo dell’intelligenza artificiale applicata alla robotica per gestire l’incertezza delle decisioni automatizzate in base all’evoluzione dell’ambiente circostante. Sono state progettate negli anni delle tecniche di ragionamento probabilistico per far fronte alla dinamicità dell’ambiente in cui gli agenti intelligenti devono operare. Il seguente elaborato si concentra sulle reti Bayesiane e sui modelli di Markov. Illustra successivamente i linguaggi di programmazione sviluppati per poter descrivere al meglio il dominio e le azioni che gli agenti intelligenti sono tenuti a svolgere. L’obiettivo di questa tesi è quello di fornire una panoramica delle metodologie attualmente in uso e, attraverso un’analisi qualitativa, evidenziare le caratteristiche principali degli studi eseguiti su piattaforme robotiche che utilizzano tecniche di ragionamento probabilistico.