Предложен принцип построения процедур планирования целенаправленного поведения различных по назначению автономных интеллектуальных мобильных роботов в недоопределенных нестабильных условиях функционирования. Для построения модели представления знаний разработаны типовые ее конструкции в виде импликативных решающих правил, сформированных на основе различных по содержанию полипеременных условно-зависимых предикатов. Определена структура различных по назначению предикатов данного типа, которые могут содержать как полипеременные в виде активных нечетких семантических сетей, так и связанные определенными условиями проблемной среды отдельные переменные сорта “объекты” и “события”. Показано, что применение активных нечетких семантических сетей позволяет описывать различные ситуации и подситуации проблемной среды безотносительно к конкретной предметной области, а также определять в общем виде отношения, которые могут наблюдаться интеллектуальным роботом в процессе планирования поведения в проблемной среде между ее объектами и происходящими в ней событиями. Разработаны инструменты обработки знаний на различных этапах вывода решений, позволяющие строить эффективные процедуры планирования поведения, обеспечивающие автономным интеллектуальным мобильным роботам возможность выполнять сложные задания, сформулированные в виде обобщенного описания целевой ситуации проблемной среды. Найдены верхние граничные оценки сложности процедур планирования целенаправленного поведения автономным интеллектуальным мобильным роботом, построенных по предложенному принципу организации инструментальных средств обработки знаний и вывода решений.