本研究针对耳朵识别中重叠补丁关注不足的问题，采用重叠补丁选择策略，显著提升了识别性能，尤其在EarVN1.0数据集中提高了10%。

本文提出了一种新方法PointPatchRL，通过将点云划分为重叠补丁并利用变换器处理，提升了强化学习的性能。在复杂操纵任务中，该方法超越了无模型和基于模型的基线。