提案手法における既知物体と未知物体の判別基準は、最大尤度推定（MLE）モデルの証拠に基づいていますが、これをさらに改善するためには、複数のアプローチが考えられます。まず、物体の形状情報だけでなく、物体の材質や表面特性を考慮することで、判別精度を向上させることが可能です。例えば、触覚センサーから得られるデータに基づいて、物体の硬さやテクスチャーを評価し、これらの情報を既知物体のデータベースと照合することで、より確実に物体のクラスを特定できるでしょう。また、機械学習アルゴリズムを用いて、既知物体と未知物体の特徴を学習させることで、判別基準を動的に更新し、適応させることも考えられます。さらに、複数のセンサーを統合し、視覚情報と触覚情報を組み合わせることで、物体の認識精度を向上させることができるでしょう。