本研究评估了物体装配任务中视觉表示的鲁棒性，并发现从头开始训练的视觉编码器在双臂操纵设置中表现更好。研究还提出了旋转表示和相关损失函数，以提高策略学习效果，并提出了一种用于评估视觉运动策略学习进展的新型任务场景，特别关注提高复杂装配任务的鲁棒性。