Damit mobile Roboter vielfältige komplexe Aufgaben autonom erfüllen können, benötigen sie Planung, um so entsprechend der Gegebenheiten ihrer Umgebung zu handeln. Durch die stetig zunehmenden Fähigkeiten der Roboterhardware gewinnt die Handlungsplanung und deren Integration in das Gesamtsystem zunehmend an Bedeutung. Die vorliegende Arbeit versucht, einen weiteren Schritt Richtung planbasierter Robotersteuerung zu gehen. Dabei wird zunächst die Verwendung des HTN-Planers SHOP2 in einem Robotersystem, das sich das Lernen aus Erfahrungen zum Ziel gesetzt hat, beschrieben und Wege aufgezeigt, wie die Robustheit des Systems durch die Integration mit anderen Komponenten erhöht werden kann. Mobilen Robotern stehen unterschiedliche Formen von Wissen, wie temporales oder räumliches Wissen oder Informationen über Ressourcen zur Verfügung. Diese können von SHOP2 jedoch nicht genutzt werden. Um diese Anforderung zu erfüllen, wird in dieser Arbeit der hybride hierarchische Planer CHIMP präsentiert, der die Vorteile hierarchischer Planung und der hybriden Planung als Meta-CSP, das die Integration verschiedener Wissensformen erlaubt, kombiniert. Des Weiteren können seine Pläne parallel ausführbare Aktionen enthalten, und zusätzliche Aufgaben können während der Ausführung in den bestehenden Plan integriert werden.