최적화 기반 작업 계획 방법에 필요한 조건을 자동으로 얻기 위해 미래 예측 기반 성공 또는 실패 분류 방법을 제안한다.
대형 언어 모델의 일반상식 지식을 활용하여 환경 정보와 과제 목표를 효과적으로 표현하고, 장기 과제를 세부 목표로 분해함으로써 자동화된 작업 계획기의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
본 연구는 오픈 소스 대규모 언어 모델의 제한된 추론 능력을 극복하기 위해 작업을 목표, 작업, 행동 단계로 단계적으로 분해하는 다단계 분해 작업 계획 방법을 제안한다.
대형 언어 모델을 활용하여 고수준 작업 지침을 다중 로봇 작업 계획으로 변환하는 혁신적인 프레임워크를 제안한다.