연구진은 상업 및 산업 현장에서 로봇의 신뢰성을 높이기 위해 Graph-as-Policy (GaP)라는 새로운 다중 에이전트 자율 학습 시스템을 개발했어요.
GaP는 Modular Open Robot Skill Library (MORSL)에서 인지, 계획, 제어 노드를 생성하여 방향성 계산 그래프를 만들고, 내부 시뮬레이션 환경에서 다양한 그래프 구조를 병렬로 반복 학습하여 성공률과 처리량을 개선해요.
시뮬레이션 및 실제 환경에서 8개의 새로운 VA 작업 벤치마크 평가 결과, GaP는 기존 방식보다 높은 성공률을 달성했어요.