Architecture for planning and execution of missions with fleets of unmanned vehicles

espanolEsta tesis presenta contribuciones en el campo de la planificacion automatica y la programacion de tareas, la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la realizacion de estrategias o secuencias de acciones tipicamente para su ejecucion por parte de vehiculos no tripulados, robots autonomos y/o agentes inteligentes. Cuando se intenta alcanzar un objetivo determinado, la cooperacion puede ser un aspecto clave. La complejidad de algunas tareas requiere la cooperacion entre varios agentes. Mas aun, incluso si una tarea es lo suficientemente simple para ser llevada a cabo por un unico agente, puede usarse la cooperacion para reducir el coste total de la misma. Para realizar tareas complejas que requieren interaccion fisica con el mundo real, los vehiculos no tripulados pueden ser usados como agentes. En los ultimos anos se han creado y utilizado una gran diversidad de plataformas no tripuladas, principalmente vehiculos que pueden ser dirigidos sin un humano a bordo, tanto en misiones civiles como militares. En esta tesis se aborda la aplicacion de planificacion simbolica de redes jerarquicas de tareas (HTN planning, por sus siglas en ingles) en la resolucion de problemas de enrutamiento de vehiculos (VRP, por sus siglas en ingles) [18], en dominios que implican multiples vehiculos no tripulados de capacidades heterogeneas que deben cooperar para alcanzar una serie de objetivos especificos. La planificacion con redes jerarquicas de tareas describe dominios utilizando una descripcion que descompone conjuntos de tareas en subconjuntos mas pequenos de subtareas gradualmente, hasta obtener tareas del mas bajo nivel que no pueden ser descompuestas y se consideran directamente ejecutables. Esta jerarquia es similar al modo en que los humanos razonan sobre los problemas, descomponiendolos en subproblemas segun el contexto, y por lo tanto suelen ser faciles de comprender y disenar. Los problemas de enrutamiento de vehiculos son una generalizacion del problema del viajante (TSP, por sus siglas en ingles). La resolucion del problema del viajante consiste en encontrar la ruta mas corta posible que permite visitar una lista de ciudades, partiendo y acabando en la misma ciudad. Su generalizacion, el problema de enrutamiento de vehiculos, consiste en encontrar el conjunto de rutas de longitud minima que permite cubrir todas las ciudades con un determinado numero de vehiculos. Ambos problemas cuentan con una fuerte componente combinatoria para su resolucion, especialmente en el caso del VRP, por lo que su presencia en dominios que van a ser tratados con un planificador HTN clasico supone un gran reto. Para la aplicacion de un planificador HTN en la resolucion de problemas de enrutamiento de vehiculos desarrollamos dos metodos. En el primero de ellos presentamos un sistema de optimizacion de soluciones basado en puntuaciones, que nos permite una nueva forma de conexion entre un software especializado en la resolucion del VRP con el planificador HTN. Llamamos a este modo de conexion el metodo desacoplado, puesto que resolvemos la componente combinatoria del problema de enrutamiento de vehiculos mediante un solucionador especifico que se comunica con el planificador HTN y le suministra la informacion necesaria para continuar con la descomposicion de tareas. El segundo metodo consiste en mejorar el planificador HTN utilizado para que sea capaz de resolver el problema de enrutamiento de vehiculos de la mejor forma posible sin tener que depender de modulos de software externos. Llamamos a este modo el metodo acoplado. Con este motivo hemos desarrollado un nuevo planificador HTN que utiliza un algoritmo de busqueda distinto del que se utiliza normalmente en planificadores de este tipo. Esta tesis presenta nuevas contribuciones en el campo de la planificacion con redes jerarquicas de tareas para la resolucion de problemas de enrutamiento de vehiculos. Se aplica una nueva forma de conexion entre dos planificadores independientes basada en un sistema de calculo de puntuaciones que les permite colaborar en la optimizacion de soluciones, y se presenta un nuevo planificador HTN con un algoritmo de busqueda distinto al comunmente utilizado. Se muestra la aplicacion de estos dos metodos en misiones civiles dentro del entorno de los Proyectos ARCAS y AEROARMS financiados por la Comision Europea y se presentan extensos resultados de simulacion para comprobar la validez de los dos metodos propuestos. EnglishThis thesis presents contributions in the field of automated planning and scheduling, the branch of artificial intelligence that concerns the realization of strategies or action sequences typically for execution by unmanned vehicles, autonomous robots and/or intelligent agents. When trying to achieve certain goal, cooperation may be a key aspect. The complexity of some tasks requires the cooperation among several agents. Moreover, even if the task is simple enough to be carried out by a single agent, cooperation can be used to decrease the overall cost of the operation. To perform complex tasks that require physical interaction with the real world, unmanned vehicles can be used as agents. In the last years a great variety of unmanned platforms, mainly vehicles that can be driven without a human on board, have been developed and used both in civil and military missions. This thesis deals with the application of Hierarchical Task Network (HTN) planning in the resolution of vehicle routing problems (VRP) [18] in domains involving multiple heterogeneous unmanned vehicles that must cooperate to achieve specific goals. HTN planning describes problem domains using a description that decomposes set of tasks into subsets of smaller tasks and so on, obtaining low-level tasks that cannot be further decomposed and are supposed to be executable. The hierarchy resembles the way the humans reason about problems by decomposing them into sub-problems depending on the context and therefore tend to be easy to understand and design. Vehicle routing problems are a generalization of the travelling salesman problem (TSP). The TSP consists on finding the shortest path that connects all the cities from a list, starting and ending on the same city. The VRP consists on finding the set of minimal routes that cover all cities by using a specific number of vehicles. Both problems have a combinatorial nature, specially the VRP, that makes it very difficult to use a HTN planner in domains where these problems are present. Two approaches to use a HTN planner in domains involving the VRP have been tested. The first approach consists on a score-based optimization system that allows us to apply a new way of connecting a software specialized in the resolution of the VRP with the HTN planner. We call this the decoupled approach, as we tackle the combinatorial nature of the VRP by using a specialized solver that communicates with the HTN planner and provides all the required information to do the task decomposition. The second approach consists on improving and enhancing the HTN planner to be capable of solving the VRP without needing the use of an external software. We call this the coupled approach. For this reason, a new HTN planner that uses a different search algorithm from these commonly used in that type of planners has been developed and is presented in this work. This thesis presents new contributions in the field of hierarchical task network planning for the resolution of vehicle routing problem domains. A new way of connecting two independent planning systems based on a score calculation system that lets them cooperate in the optimization of the solutions is applied, and a new HTN planner that uses a different search algorithm from that usually used in other HTN planners is presented. These two methods are applied in civil missions in the framework of the ARCAS and AEROARMS Projects funded by the European Commission. Extensive simulation results are presented to test the validity of the two approaches.