저자들은 Shortcut Trajectory Planning (STP)를 제안합니다. 이는 확산 기반 계획자의 높은 추론 비용과 2단계 증류의 불안정성을 해결하기 위해 효율적인 궤적 생성기로서 단축 모델을 사용하는 오프라인 모델 기반 강화 학습 프레임워크입니다.

  • STP는 조건부 단축 궤적 모델을 단일 단계로 훈련하며, 단계 크기 조건화를 통해 조정 가능한 1단계 및 소수 단계 추론을 지원합니다.
  • 이 프레임워크는 실행 가능성 인식 보정이 추가된 비평가(critic)를 사용하여 후보 계획을 선택합니다.
  • 이동, 탐색, 조작 및 정교한 제어 작업을 포함한 표준 D4RL 벤치마크 전반에서 STP는 빠른 생성형 계획화를 위한 훈련 파이프라인을 단순화하면서 강력한 성능을 달성합니다.