본 논문은 단안 카메라만을 사용하여 실제 주행 데모에서 인간의 주행 특성을 직접적으로 학습하는 새로운 학습 기반 로컬 플래너를 제시합니다. 이 플래너는 풀, 흙과 같은 예측 불가능한 지형과 관목, 웅덩이와 같은 예상치 못한 장애물이 존재하는 험난한 오프로드 환경에서도 주행할 수 있으며, 5~10분의 최소한의 인간 데모 데이터만으로 다양한 오프로드 환경에서 빠르게 주행 방법을 학습합니다. 실제 환경 데이터 요구량을 크게 줄이고 수동 미세 조정 없이 실제 시나리오에 학습된 행동을 적용하여 오프로드 자율 주행 기술의 빠른 적응성을 보여줍니다.
