要进一步提高人工智能（AI）和计算机视觉（CV）管线的协作性，可以采取以下几种策略：
高层次策略机制：开发一个高层次的策略机制，以协调AI和CV管线的执行。例如，可以设计一个决策系统，根据当前的环境和任务需求，动态选择使用AI进行初始姿态估计，还是使用CV进行持续跟踪。这种机制可以通过实时监测系统性能和环境变化来优化决策。
数据共享与融合：在AI和CV管线之间实现更高效的数据共享和融合。通过共享中间结果和特征，可以使AI模型更好地理解CV管线的输出，从而提高整体系统的鲁棒性。例如，AI可以利用CV管线提供的边缘信息来改进姿态估计的准确性。
自适应算法：引入自适应算法，使系统能够根据实时反馈调整其工作模式。例如，在信号质量较差或环境变化剧烈的情况下，系统可以自动增加CV管线的权重，以确保持续的姿态跟踪。
多任务学习：通过多任务学习的方法，训练一个统一的模型来同时处理AI和CV任务。这种方法可以提高模型的泛化能力，使其在不同任务之间共享知识，从而增强系统的适应性。