本文提出了一种新方法，将动作识别集成到自主机器人系统中，重点解决目标遮挡问题。通过预训练和KMeans聚类填补缺失的骨架数据，显著提升了自监督模型的性能。同时，引入Occluded Partial Spatio-Temporal Learning (OPSTL)框架，利用高质量骨架数据进行优化。该方法在NTURGB+D数据集上验证有效，展示了在无监督骨架动作识别中的优越性。