Entre as prioridades da nossa pesquisa em Robótica, estão problemas paradgmáticos da cooperação entre agentes móveis e estáticos (i.e. redes de sensores sem fio terrestre e robôs aéreos) e a localização e o mapeamento em ambientes externos. Por serem intrinsecamente não estruturados, tais ambientes demandam abordagens que possam lidar com incertezas e variabilidades de toda sorte. Para tanto pretendemos estender e enriquecer modelos que temos desenvolvido e que têm produzido resultados importantes principalmente em cooperação descentralizada.

Tais modelos, estocásticos em sua essência, incluem abordagens como POMDP (Partially Observable Markov Decision Processes) e Redes Bayesianas Dinâmicas. Como vantagens tem-se a incorporação às incertezas de percepção, as de comunicação e atuação. A maior precisão obtida com essa abordagem, é obtida a um custo gerado pelo aumento significativo da dimensionalidade do espaçõ de estados. Lidar com tais espaços traz desafios ao projeto de algoritmos e heurísticas eficientes e suas respectivas implementações.