為了進一步擴展S2I框架以處理更複雜的機器人操作任務，特別是涉及複雜旋轉的任務，可以考慮以下幾個方向：
增強的特徵表示學習：目前的S2I框架主要依賴於圖像和狀態的特徵表示。為了處理複雜的旋轉動作，可以引入更高維度的特徵表示，例如使用3D點雲或深度圖像，這樣可以更好地捕捉物體的空間關係和運動軌跡。
改進的動作重標籤技術：在處理複雜旋轉時，動作重標籤的策略需要進一步優化。可以考慮使用基於模型的預測來生成更精確的動作，這樣可以減少因為旋轉導致的動作偏差。
多模態學習：結合視覺、觸覺和其他感知數據來增強學習過程。這樣可以讓機器人更好地理解環境中的物體，並在執行複雜操作時做出更準確的決策。
強化學習的結合：將S2I框架與強化學習相結合，通過模擬環境中的試錯學習來進一步優化策略。這樣可以讓機器人在面對複雜的旋轉任務時，通過不斷的嘗試來學習最佳的操作方式。