본 논문은 자율 시스템 계획에서 상반되는 두 가지 목표, 즉 시스템과 외부 환경의 상호 작용을 참조하는 상위 레벨의 임무 목표와 하위 시스템의 무결성 및 올바른 상호 작용을 유지하는 것을 목표로 하는 하위 레벨의 플랫폼 제약 조건을 조화시키는 문제를 다룬다. 이러한 두 모델 간의 복잡한 상호 작용으로 인해, 특히 시스템의 하위 계층의 비결정적 동작을 고려하여 강건성 보장을 갖는 계획을 찾는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시간적 지속 행동 설정에서 플랫폼 인식 임무 계획(PAMP) 문제를 제시하고, 상위 레벨 계획이 플랫폼 및 환경의 하위 레벨 모델의 모든 가능한 비결정적 실행에 대해 안전성 및 실행 가능성 제약 조건을 만족해야 하는 exists-forall 특성을 강조한다. PAMP 문제를 해결하기 위한 두 가지 접근 방식, 즉 임무 및 플랫폼 레벨을 통합하는 기준 접근 방식과 계획자와 검증 엔진의 조합을 활용하는 추상화-세분화 루프 기반 접근 방식을 제안하고, 그 타당성과 완전성을 증명하며 실험적으로 검증하여 이종 모델링의 중요성과 추상화-세분화 기반 기법의 우수성을 보여준다.
