연구진은 로봇이 공유 환경에서 순차적으로 작업을 수행할 때, 미래 작업을 고려하고 다른 로봇의 제약 조건을 고려하지 않으면 전체 비용이 증가할 수 있다는 점을 지적했어요.
공손한 예측 계획(courteous anticipatory planning)은 모델 기반 계획자가 후보 계획을 제안하고, 즉각적인 비용과 모든 로봇의 예상 미래 비용을 최소화하는 계획을 선택하는 방식이에요.
두 개의 지속적인 PDDL 환경에서 실험 결과, 공손한 예측 계획은 기존 방식 대비 총 비용을 각각 10.43% 및 17.41% 절감했어요.