본 논문은 객체 중심 모션 생성(OCMG)을 위한 새로운 end-to-end 신경 필드 기반 방법인 FoldPath를 소개합니다. FoldPath는 로봇 모션을 연속 함수로 학습하여 매끄러운 경로를 암시적으로 인코딩하며, 기존의 이산적인 방식의 단점을 보완합니다. 이 방법은 복잡한 후처리 단계를 제거하고, 적은 수의 전문가 샘플만으로도 실제 산업 환경에서 일반화 성능을 보입니다. FoldPath는 현실적인 시뮬레이션 환경에서 광범위한 실험을 통해 검증되었으며, 장기 로봇 경로를 포괄적으로 평가하기 위한 새로운 지표를 제시합니다.
