# Hybrid Diffusion for Simultaneous Symbolic and Continuous Planning

### 저자

Sigmund Hennum H{\o}eg, Aksel Vaaler, Chaoqi Liu, Olav Egeland, Yilun Du

### 💡 개요

본 논문은 장기 로봇 태스크 수행의 어려움을 해결하기 위해, 기존의 연속적인 궤적 생성 방식만으로는 복잡한 의사 결정과 행동 모드 혼동 문제를 해결하기 어렵다는 점을 지적합니다. 이를 해결하고자, 본 연구는 연속적인 궤적 생성과 동시에 고수준의 상징적 계획(symbolic plan)을 생성하는 하이브리드 확산 모델(Hybrid Diffusion)을 제안합니다. 제안된 방법론은 이산 변수 확산과 연속 확산을 결합하여 기존 방법론 대비 우수한 성능을 달성했으며, 부분적 또는 전체 상징적 조건에 따른 유연한 궤적 합성 능력을 보여줍니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 장기 로봇 태스크 수행 시, 연속적인 궤적 생성과 상징적 계획 생성을 동시에 수행하는 하이브리드 접근 방식이 효과적입니다.

- 제안된 하이브리드 확산 모델은 복잡한 의사 결정 및 행동 모드 혼동 문제를 개선하여 로봇의 계획 및 제어 능력을 향상시킬 수 있습니다.

- 상징적 조건에 따라 유연하게 궤적을 합성할 수 있어, 다양한 시나리오에 대한 로봇의 적응성을 높일 수 있습니다.

- (한계점 또는 향후 과제) 제안된 방법론의 실제 로봇 시스템에 대한 확장성 및 효율성 검증, 그리고 다양한 복잡성과 규모의 장기 태스크에 대한 성능 최적화가 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2509.21983)

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