為了進一步提高CollaMamba在動態通信環境下的適應性和鲁棒性，可以考慮以下幾個策略：
增強歷史特徵的利用：進一步擴展歷史特徵的緩存和處理能力，通過引入更長時間範圍的歷史數據來捕捉目標的運動趨勢和環境變化。這可以通過設計更高效的歷史特徵編碼器來實現，從而在缺乏即時通信的情況下，依然能夠提供準確的預測。
自適應通信策略：根據當前的通信狀況動態調整模型的通信策略。例如，當通信延遲或丟包率較高時，可以減少傳輸的特徵數量，或選擇性地傳輸關鍵特徵，以降低通信負擔並提高信息的有效性。
多模態信息融合：將來自不同感知模態（如視覺、雷達和激光雷達）的信息進行融合，利用多模態數據的互補性來增強模型的魯棒性。這樣可以在某一模態信息缺失的情況下，依然保持較高的感知準確性。
強化學習和自適應算法：引入強化學習技術，讓模型在實際運行中學習如何根據環境變化自動調整其參數和策略，以適應不同的通信條件和環境挑戰。
模擬真實場景的測試：在多種動態通信環境下進行廣泛的實驗，模擬不同的通信延遲和丟包情況，從而不斷優化模型的設計和參數設定，以提高其在真實世界中的表現。