ロボット軌道の自動サブタスク分解をより複雑な環境や多様なタスクに適用する際にはいくつかの課題が考えられます。まず、複雑な環境では、異なる種類のオブジェクトや障害物が存在し、それらを適切に認識して適切なサブタスクに分解する必要があります。さらに、多様なタスクに対応するためには、汎用性の高いモデルやアルゴリズムが必要となります。また、タスクの複雑さや変動性によっては、適切なサブタスクの定義や分解方法が異なる可能性があります。そのため、柔軟性を持ったアプローチや適応性の高いシステムが求められるでしょう。