GUIDE (Generalized Uncertainty Integration for Decision-Making and Execution)는 로봇의 탐색 과정에서 발생하는 불확실성을 효과적으로 관리하기 위한 프레임워크이다. 센서 노이즈, 환경 변화, 불완전한 정보 등으로 인한 불확실성은 작업의 종류와 위치에 따라 다른 수준의 정밀도를 요구한다. GUIDE는 Task-Specific Uncertainty Maps (TSUMs)를 통해 작업별로 허용 가능한 불확실성 수준을 지정하여, 상황에 맞는 불확실성 관리를 가능하게 한다. 강화학습과 결합하여 보상 설계를 최소화하면서 작업 완료와 불확실성 관리 간의 균형을 학습한다. 실제 환경 테스트 결과, 작업 특유의 불확실성 인식 기능이 없는 방법들에 비해 성능이 크게 향상됨을 보여주었다.
