將Opt2Skill擴展到更高維度的人形機器人並實現更複雜的定位操作任務，可以考慮以下幾個方面：
擴展動態模型：針對更高維度的人形機器人，需建立更為複雜的動態模型，考慮更多的自由度和關節限制。這可以通過引入更高階的動力學模型來實現，例如全身動力學模型，以便更好地捕捉機器人的運動特性。
改進參考軌跡生成：在生成參考軌跡時，考慮更複雜的操作任務需求，例如多點接觸、物體操控等。可以利用增強的優化算法來生成符合高維度機器人動態的參考軌跡，並確保這些軌跡在各種操作情境下的可行性。
強化學習策略的調整：針對更高維度的控制問題，調整強化學習策略的架構和訓練方法，例如使用層次化強化學習來分解複雜任務，讓模型能夠逐步學習和適應。
多模態感知系統：引入多模態感知系統，結合視覺、觸覺和其他感知信息，幫助機器人更好地理解環境，從而在複雜的定位操作任務中做出更準確的決策。