Esta tesis presenta un modelo de grandes espacios basado en múltiples abstracciones, El modelo, denominado Multi-AH-grafo, permite a un agente representar información estructural adquirida del entorno (objetos, espacios libres, obstáculos, etc., y relaciones entre ellos como proximidad, similaridad, etc), además de otras clases de información, como por ejemplo, colores, formas, distancias, etc. El modelo está estructurado en múltiples jerarquías con el objetivo de que el agente efectúe sus operaciones eficientemente.
El uso de información jerárquica para reducir la complejidad computacional de la resolución de problemas es bien conocido en la literatura. Nuestro modelo extiende las representaciones basadas en una única jerarquia proporcionando soporte a múltiples jerarquías: una representación multijerárquica permite una mejor adaptación a una mayor diversidad de operaciones, agentes y entornos.
También se presenta un sistema para la construcción automática de múltiples abstracciones,llamado CLAUDIA, CLAUDIA es la implantación del paradigma de construcción automatica de múltiples abstracciones dirigida por tareas.
Este paradigma está basado enla idea psicológica de que el cerebro humano dispone la información que adquiere de forma que mejore su eficiencia en la realización de operaciones. De esta manera, un conjunto de jerarquías de abstracción será "bueno" si puede reducir el coste de planificar y ejecutar las operaciones del agente en su entorno. CLAUDIA construye y optimiza la "bondad" de Multi-AH-grafos para una tripla< agente, operaciones, entorno>
dada.
CLAUDIA y el modelo de Multi-AH-grafos han sido evaluados con éxito en dos entornos robóticos: en primer lugar, han sido implantados en el robot móvil RAM-2(en una aplicación diseñada para la entrega y recogida de objetos en el interior de un edificio), y en segundo lugar, han sido integrados con la Jerarquía Semántica Espacial(SSH)(Kuip
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