協調知覚において、他のセンサモダリティ（カメラ、レーダー、LiDARなど）の活用は、環境の理解を深め、精度を向上させるために重要です。例えば、カメラは高解像度の画像データを提供し、物体認識や分類に優れていますが、視界が悪い条件下では性能が低下します。一方、レーダーは悪天候や暗闇でも安定した性能を発揮し、距離測定に優れています。これらのセンサを組み合わせることで、各センサの強みを活かし、弱点を補完することが可能です。
具体的には、CollaMambaのようなフレームワークにおいて、異なるセンサから得られたデータを統合するためのマルチモーダル融合技術を導入することが考えられます。これにより、各エージェントが異なるセンサデータを共有し、相互に補完し合うことで、より正確で包括的な環境認識が実現できます。また、センサデータの前処理や特徴抽出において、状態空間モデル（SSM）を活用することで、長距離の空間的依存関係を効率的に捉えることができ、通信コストを削減しつつ高精度な知覚を実現することが可能です。