Um ROS-Causal in realen Robotikanwendungen weiter zu optimieren, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst wäre es sinnvoll, die Skalierbarkeit des Frameworks zu verbessern, um den Einsatz in komplexen Umgebungen mit mehreren Robotern und menschlichen Akteuren zu ermöglichen. Dies könnte durch die Implementierung von Funktionen zur Unterstützung mehrerer Roboter und Menschen sowie zur effizienten Datenfusion erreicht werden. Des Weiteren könnte die Integration fortschrittlicher Algorithmen zur kausalen Entdeckung die Genauigkeit und Effizienz der Analyse verbessern. Eine kontinuierliche Optimierung der Parameter und Einstellungen innerhalb des Frameworks könnte ebenfalls dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit in realen Szenarien zu steigern.