本研究提出了一种新型模仿学习算法，旨在解决人形机器人在精确操作中的感知与控制复杂性问题。通过聚焦主要任务和采用空间注意机制，显著提高了任务成功率，展现出良好的稳健性和可扩展性，为人形机器人的自主学习与控制提供了新思路。

该文介绍了MultiSPANS框架，使用多过滤卷积模块和Transformers捕捉多尺度和长时空距离依赖关系，优化空间注意机制并提出多头注意力掩蔽方案。实验证明该框架在交通数据集上表现优异，能利用更长的历史观测窗口。