要在更加開放和無結構的環境中擴展自主學習方法，可以考慮以下幾個策略：
增強感知能力：在無結構環境中，機器人需要更強的感知能力來識別和理解周圍的物體和障礙物。可以利用先進的視覺模型，如開放詞彙檢測模型（例如Detic），來提高對不同物體的識別能力，並結合深度感測器來獲取更準確的環境信息。
自我導航與探索：在開放環境中，機器人應具備自主導航的能力。可以使用增強學習（RL）來訓練機器人進行有效的路徑規劃，並利用地圖生成技術（如RRT*算法）來避免碰撞，從而安全地探索未知區域。
高層次任務規劃：在無結構環境中，機器人需要能夠進行高層次的任務規劃。這可以通過結合行為先驗和強化學習來實現，讓機器人能夠根據當前環境狀況自動調整其行為策略。
多機器人協作：在開放環境中，使用多個機器人協同工作可以提高任務的效率和成功率。透過設計多機器人系統，機器人可以共享信息和資源，並協同完成複雜的任務。
持續學習與適應：機器人應具備持續學習的能力，能夠根據新獲得的經驗不斷調整其策略。這可以通過在線學習和自我監督的方式來實現，讓機器人能夠在實際操作中不斷改進其性能。