為了進一步提高動態閾值設定策略的準確性和可靠性，可以考慮以下幾個方面：
改進有效質量計算：目前的動態策略使用有效質量（Effective Mass, EF）來估算碰撞力。為了提高準確性，可以進一步優化機器人的動態模型，考慮更多的運動學和動力學參數，例如機器人各個關節的運動狀態和環境的變化。這樣可以更精確地計算出在不同工作環境下的有效質量。
多模態感測器融合：除了使用壓力感測器外，還可以引入其他類型的感測器，如加速度計、陀螺儀和視覺感測器，來獲取更全面的碰撞信息。這樣可以在碰撞檢測和識別過程中提供更多的數據支持，從而提高動態閾值設定的準確性。
機器學習技術：利用機器學習算法來分析歷史碰撞數據，從中學習不同情況下的最佳閾值設定。通過訓練模型，可以自動調整閾值以適應不同的操作環境和人機互動情境，進一步提高策略的可靠性。
實時反饋機制：建立一個實時反饋系統，根據機器人在運行過程中收集的數據，動態調整閾值設定。這樣可以根據當前的工作狀態和環境變化，及時更新閾值，從而提高安全性和生產力。