Поскольку HATP является общим символическим планировщиком задач и не устанавливает какой-либо уровень абстракции для области планирования, мы разработали область планирования, состоящую из задач верхнего уровня, семантика которых близка к той, которая используется в диалоге человек-робот: область планировщика эффективно содержит такие понятия, как Give , table , isOn . Это приводит к эффективному сопоставлению знаний, извлеченных из оценки ситуации или диалога, и планировщика. Из-за проблем выразительности мы не представляем область планирования (т. е. набор задач с их предварительными и постусловиями) непосредственно в базе знаний . Это эффективно ведет к независимому декларативному база знаний Oro ) и процедурным (планировщик) хранилищам знаний. Контроль выполнения робота Хотя части архитектуры ( Spark , Oro ) были развернуты с внешними контроллерами исполнения (такими как Cram или платформа BERT), мы также разработали специальные контроллеры роботов которые интегрируются в совещате