本研究提出了一种增强时间感知和任务完成感的方法，以应对预训练视觉表征（PVRs）在视觉-运动机器人学习中的挑战，显著提升了在分布外场景中的鲁棒性和机器人学习性能。

本研究提出了一种物体中心恢复策略框架，旨在解决视觉运动策略学习中的分布外场景挑战。该框架通过推断物体关键点流形梯度构建逆向策略，无需额外数据收集，确保在OOD情境下任务成功。