DriftWorld는 로봇이 행동의 결과를 상상하여 계획할 수 있도록 하는 시뮬레이션 모델입니다. 기존 확산 모델 방식보다 17배 빠른 속도로 미래 프레임을 생성하여 로봇 제어 성능을 향상시킵니다. Bridge-V2, RT-1 등 로봇 조작 벤치마크에서 최고 성능을 달성했으며, 실제 로봇 정책 평가에도 활용 가능합니다.
DriftWorld는 시뮬레이션 과정에서 프레임을 반복적으로 노이즈를 제거하는 대신, 행동에 따른 드리프트를 학습하여 단일 패스 방식으로 미래 프레임을 생성합니다. 이를 통해 초당 30프레임 이상의 빠른 속도를 구현하여 로봇의 실시간 의사 결정에 기여합니다. 기존 확산 모델 기반 방식 대비 평균 17배 빠른 속도를 자랑합니다.
DriftWorld는 정확하고 빠른 시뮬레이션 결과로 로봇의 계획 및 정책 평가를 지원하며, 오프라인 시뮬레이터로 활용되어 실제 로봇 정책의 순위를 평가하는 데 사용됩니다. 시뮬레이션 결과는 최대 99%의 정확도를 보이며, 로봇 세계 모델링에 적합한 드리프팅 모델임을 입증합니다.