本研究探讨了自动规划中域模型获取的难题，提出了数值安全动作模型学习(NSAM)算法。研究表明，NSAM在长期规划任务中表现优越，而RAMP方法通过在线学习提升了规划效率。

本研究提出了长远视觉-语言导航（LH-VLN）任务，旨在解决现有方法在复杂动态环境中的局限性，强调长期规划与决策一致性。开发了NavGen平台以生成复杂任务数据集，并构建了包含3260个任务的LHPR-VLN基准，推动LH-VLN的发展。

本研究提出了一种动态可调的规划方法REPL-Plan，旨在解决大型语言模型在复杂长期规划任务中的不足，从而显著提升规划性能。

本研究提出了一种新架构，将强化学习与大型语言模型结合，以解决长期规划中的缺陷。通过引入领域特定信息，该方法在非线性推理和程序等价性任务上优于现有技术。

该研究探讨了利用大型语言模型（LLM）和感知运动基元解决复杂长期规划问题的方法。通过结合规划与序列模型，提出了AdaPlanner和HERACLEs等新技术，提升了机器人在动态任务中的决策能力和执行效率。这些方法在多个基准环境中表现优异，具有广泛的应用前景。

本文介绍了多种基于离线数据的强化学习算法，如Weighted GCSL、GoFAR和TraIL。这些算法通过优化目标、利用价值函数和策略网络，显著提升了机器人控制和任务执行的性能，尤其在长期规划和零样本迁移方面表现优异。同时，研究探讨了无监督学习框架在多样化行为捕捉中的应用，推动了离线技能学习的发展。

本文介绍了一种名为XLVINs的新方法，结合对比自监督学习和图表示学习，有效解决长期规划问题，超越传统值迭代网络。研究表明，该方法在多种环境中显著提升了机器人导航和规划的效率与性能。