物体の材質や表面性質を活用することは、提案手法の性能を向上させるために非常に有効です。具体的には、触覚センサーから得られるデータに基づいて、物体の材質特性（例えば、硬さ、摩擦係数、熱伝導率など）を測定し、これらの情報を物体認識のプロセスに組み込むことが考えられます。これにより、物体のクラスをより正確に特定できるだけでなく、未知物体の形状推定にも役立つでしょう。さらに、材質情報を用いた機械学習モデルを構築することで、物体の特性に基づいた分類や推定が可能となり、ロボットの認識能力を大幅に向上させることが期待されます。