본 논문은 가정 환경에서 작동하는 로봇의 장기 계획 수립에 있어, 사람, 물체, 공간 간 상호 작용으로 인한 어려움을 해결하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존의 시각-언어 모델(VLMs) 기반 경로 계획 방법은 실제 환경에서 로봇 작동에 필요한 상황 정보를 추출하지만, 인간 활동을 명시적으로 모델링하지 못하는 한계가 있습니다. 본 논문에서는 풍부한 3D 장면 그래프(3DSG) 표현을 통해 인간의 선호도, 활동, 공간적 맥락을 통합하는 경로 계획 방법을 제안합니다. 활동 기반 관계를 통합하여 인간 행동의 공간적 영향을 포착함으로써 상황에 맞는 경로 조정을 가능하게 합니다. 초기 결과는 제시된 방법이 인간 활동의 영향을 받는 공간에 효과적으로 비용을 할당하여 로봇 경로가 상황에 적합하고 지속적으로 변화하는 환경에 민감하게 반응하도록 함을 보여줍니다. 이는 작업 효율성과 사회적 적절성 간의 균형을 이루어 가정 환경에서 상황 인식 기반의 사람-로봇 상호 작용을 향상시킵니다. 향후 연구는 전체 계획 파이프라인 구현과 경로 수용성 평가를 위한 사용자 연구를 포함합니다.
