Embodied AIタスクがUnseen環境での精度が低い。また、既存の大規模Humanデータセットがあまりなかった。上記の問題点を対応するため、データセットと手法の検討両方重要になる。ここで、大規模Human demonstrationのEmbodied AIデータセットを提案。更に、それを用いてImitation Learning手法を学習し、既存の強化学習ベースのモデルと比較した。