로봇 데이터셋의 다양성을 활용하여 일반화된 시각-운동 정책을 학습하는 과정에서 몇 가지 추가적인 과제가 발생할 수 있습니다. 첫째, 데이터의 불균형 문제가 있을 수 있습니다. 각 데이터셋 간에 데이터 양, 품질, 분포 등이 상이할 수 있어 이를 균형있게 학습에 활용하는 것이 중요합니다. 둘째, 데이터셋 간의 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 서로 다른 로봇 환경에서 수집된 데이터는 서로 다른 특성을 가질 수 있으며, 이를 효과적으로 통합하여 학습하는 것이 중요합니다. 셋째, 데이터셋의 라벨링 오류나 노이즈로 인한 영향을 최소화하는 것도 중요한 과제입니다. 마지막으로, 다양한 데이터셋을 활용하면서도 모델의 일반화 능력을 유지하는 것이 중요한데, 이를 위해 데이터셋 간의 유사성과 차이점을 잘 이해하고 모델을 설계해야 합니다.