ロボットの形態に依存しない制御ポリシーを学習する際の主な課題は、異なるロボットの運動学的特性や観測・行動空間のサイズの違いに起因します。具体的には、各ロボットの関節の数や配置、動作の制約が異なるため、同一のポリシーを適用することが難しくなります。また、従来の手法では、特定のロボット形態に特化したハイパーパラメータや報酬係数を設定する必要があり、新しいロボットに対しては再学習が必要となることが多いです。このような制約は、ポリシーの転送性を低下させ、異なる形態のロボット間での知識の共有を妨げる要因となります。