부정확한 동역학 모델을 가진 경우, 모델이 정확한 영역에서만 계획을 수립하는 것이 실용적인 전략이다. 이를 위해 실제 궤적 데이터를 활용하여 데이터 기반 모델 전제 조건을 정의할 수 있다. 그러나 실제 데이터 수집은 비용이 많이 들고 위험할 수 있다. 이 논문에서는 부정확한 사전 지정된 동역학 모델에 대한 모델 전제 조건을 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다.
