이산 잠재 모드를 활용한 계획 접근법을 활용하여 다중 모드 예측 모델을 보다 복잡한 상황에 적용할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 모델을 훈련하고 다양한 주행 행위를 나타내는 이산적이고 구별되는 모드를 파라미터화합니다. 이후 이러한 이산적인 잠재 모드를 활용하여 완전 반응형 클로즈드루프 계획을 수행합니다. 이는 에이전트 간의 인과 관계를 효과적으로 모델링하고 다양한 주행 제안을 보장할 수 있습니다. 또한, 이러한 방법을 통해 주변 차량의 예측된 행동이 주체 차량의 계획된 행동에 반응하고 그 반대도 성립하게 할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 상황에서도 효과적인 주행을 구현할 수 있습니다.