本文提出的方法具有潛力應用於實際的機器人系統中，以解決現實世界中的新奇情況。具體而言，以下幾點支持這一觀點：
適應性強：該方法通過學習橋接策略，使機器人能夠在遇到未預見的障礙物或情況時，迅速調整行為，這對於現實世界中不可預測的環境非常重要。
結合規劃與學習：方法中結合了模型基於的規劃和強化學習，這使得機器人能夠在已知情況下利用規劃器的知識，同時在新奇情況下進行學習，從而提高了整體的效率和靈活性。
樣本效率高：實驗結果顯示，該方法在多個模擬環境中表現出較高的樣本效率，這意味著在實際應用中，機器人能夠在較少的嘗試中學會如何應對新奇情況，降低了訓練成本。
可擴展性：該方法的設計考慮到了多種環境和任務的變化，這使得它能夠適應不同的實際應用場景，從而在多樣化的任務中保持良好的性能。
未來的整合：未來可以將該方法與感知系統結合，讓機器人能夠從視覺信息中獲取環境狀態，進一步提高其在複雜環境中的適應能力。
總之，本文的方法不僅在模擬環境中表現良好，還具備應用於現實世界的潛力，能夠幫助機器人系統有效應對新奇情況。