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計画としての記憶：メモリ連動型計画による世界・行動モデリング

多くのロボットポリシーはマルコフ性を仮定するが、実世界の複雑な操作タスクは非マルコフ的であり、長期的な記憶を必要とする。本研究は、記憶を計画として捉えるMaP-WAMフレームワークを提案する。これにより、記憶依存のワールド・アクションモデリングを、記憶に根差した計画と計画条件付き実行に分解する。