Metro-WM：用可实现的子目标做长时程隐空间规划

Metro-WM 提出一种分层规划框架，通过从离线专家演示或随机动作轨迹中检索真实观测帧作为子目标，替代此前宏规划器生成的无约束隐向量子目标。实验显示其长时程成功率最高领先次优分层方法 37.33 个百分点，速度快至 10.9 倍，离线算力需求减少 13-56 倍。该方法在极稀疏数据条件下仍保持稳健，并能找到比离线演示更短的路径。