การนำนโยบายหุ่นยนต์ (Robot Policy) ไปใช้จริงมักเจอปัญหาเมื่อต้องรับมือกับข้อจำกัดที่ไม่มีในข้อมูลฝึกสอน เช่น การหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางใหม่ วิธีการดั้งเดิมมักจะต้องเลือกสุ่มการเคลื่อนไหวใหม่ (Rejection) ซึ่งช้า หรือการดึงค่าเข้าหาจุดที่ปลอดภัยที่สุด (Projection) ซึ่งอาจทำให้หุ่นยนต์ทำภารกิจไม่สำเร็จเพราะไม่เป็นธรรมชาติ
CS-Pi แก้ปัญหานี้ด้วยเทคนิค draw-project-renoise sampler ซึ่งผสมผสานระหว่างการดึงจุดที่ปลอดภัยและการใส่สัญญาณรบกวนกลับเข้าไปใหม่ตามระยะที่ถูกดึงไป จากนั้นจึงรันนโยบายเดิมซ้ำจนกว่าจะได้การเคลื่อนไหวที่ปลอดภัย ผลการทดสอบพบว่าสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จพร้อมความปลอดภัย (Safe success) ได้ถึง 81% ในการจำลอง และ 55% เมื่อทดสอบกับหุ่นยนต์ Franka ในสภาพแวดล้อมจริง ซึ่งสูงกว่าวิธีการเดิมอย่างเห็นได้ชัด
