연구진은 객체 중심 표현을 활용하여 다양한 상황에 적응할 수 있는 계획 기능을 갖춘 Slot-MPC 프레임워크를 제안했습니다. Slot-MPC는 비전 인코더를 사용하여 개별 객체를 표현하는 슬롯 기반 표현을 학습하고, 이를 통해 액션 기반 객체 중심 운동 모델을 학습합니다. 시뮬레이션된 로봇 조작 작업에서 Slot-MPC는 기존 방식보다 성능과 계획 효율성을 향상시켰으며, 코드와 추가 결과는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.