LangPert는 예상치 못한 물체의 추가, 제거, 이동과 같은 작업 수준의 섭동(TLP)이 발생하는 상황에서 테이블 위 물체 재배치 작업의 실행을 위한 언어 기반 프레임워크입니다. 시각적 언어 모델(VLM)을 통합하여 정책의 기술 실행 및 환경적 TLP를 포괄적으로 모니터링하고, 계층적 사고 연쇄(HCoT) 추론 메커니즘을 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 문맥적 이해를 향상시키고 적응적이고 수정적인 기술 실행 계획을 생성합니다. 실험 결과, LangPert는 기준 방법보다 다양한 TLP 상황을 더 효과적으로 처리하여 작업 완료율 향상, 실행 효율 향상 및 미지의 시나리오에 대한 일반화 가능성을 보여줍니다.
