要將神經符號任務規劃管道與運動規劃（TAMP）進行更緊密的集成，可以考慮以下幾個方向。首先，應加強在任務規劃階段對運動規劃需求的考量，這意味著在生成子目標時，應考慮到機器人執行這些子目標所需的具體運動能力和限制。其次，可以在子目標生成過程中引入運動規劃的約束條件，這樣在生成的計劃中就能自動考慮到機器人的運動能力，從而減少後續運動規劃階段的計算負擔。此外，還可以探索將運動規劃的結果反饋到任務規劃中，以便在任務規劃過程中進行動態調整，這樣可以提高整體系統的靈活性和適應性。最後，進一步的研究可以集中在如何利用強化學習來優化這一集成過程，以便在實際操作中不斷改進規劃策略。