본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 로봇 작업 및 동작 계획에 통합하여 상황 인식 수준을 향상시키는 DELTA라는 새로운 접근 방식을 제시합니다. LLM의 환각이나 누락된 도메인 정보로 인해 비현실적인 계획이 생성될 수 있다는 문제를 해결하기 위해, DELTA는 장면 그래프를 환경 표현으로 사용하여 정확한 계획 문제 설명을 빠르게 생성합니다. 또한, 장기적인 작업 목표를 LLM을 이용하여 자동 회귀적인 하위 목표 시퀀스로 분해하여 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 합니다. 실험 결과, DELTA는 기존 기술보다 더 높은 계획 성공률과 훨씬 짧은 계획 시간을 달성하는 효율적이고 완전 자동화된 작업 계획 파이프라인을 가능하게 함을 보여줍니다.
