본 논문은 인간과 로봇의 공동 작업 환경에서 발생하는 불확실성을 해결하기 위해, 반응형 실행 제어 프레임워크 내에서 제약 기반 온라인 스케줄링을 활용한 새로운 접근 방식인 CoBOS를 제안합니다. CoBOS는 행동 트리를 기반으로 로봇이 활동 완료 지연 및 인간의 활동 선택과 같은 예측 불가능한 상황에 적응할 수 있도록 합니다. 이는 인간 작업자의 스트레스를 줄이고 효율성을 높이며, 56,000회의 확률적 시뮬레이션 실험을 통해 기존 방법들보다 4-10% 향상된 성능을 보였습니다. Franka Emika Panda 로봇과 HTC Vive VR 장갑 기반의 인간 추적을 이용한 초기 실제 로봇 실험 또한 긍정적인 결과를 보였습니다.
