2026
10월 · 해외 · 발표 예정 · International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2026) · 포스터 발표
Failure-Aware LLM-DWA Replanning for Mobile Robot Navigation in Dynamic Obstacle Environments
이동 장애물 세 개가 있는 미로 시뮬레이션에서 실패 인지 기반 LLM-DWA의 경로 재계획 성능을 평가했습니다. 제안 방법은 10회 중 5회 목표에 도달해 비교한 방법 중 가장 높은 성공률을 보였습니다. One-shot LLM-DWA는 1/10, NavFn-DWA와 두 주기적 재계획 방법은 각각 0/10이었습니다. 추가 실험에서는 실패 감지 시점, 접촉 기반 재계획, LLM temperature가 결과에 미치는 영향을 살펴봤습니다.
* Dabin Kim과 Youngmin Lee가 공동 1저자입니다.
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