要進一步提高在實際網球場上的成功率，可以考慮以下幾個策略：
增強感知系統：提升機器人對環境的感知能力，使用更高解析度的攝影機和更先進的感測器（如LiDAR和IMU），以獲取更準確的球和球場信息。這樣可以減少因感知誤差導致的失誤。
改進運動規劃算法：在現有的擴散模擬學習框架中，進一步優化運動規劃算法，考慮更多的動態因素，例如球的旋轉和速度變化，並實施即時的運動調整，以便更好地應對快速變化的比賽情況。
強化學習與模仿學習的結合：結合強化學習（RL）和模仿學習（IL），讓機器人在模擬環境中進行自我訓練，從而學習到更靈活的應對策略。這樣可以在真實場景中提高機器人的適應能力。
多模態數據融合：整合來自不同來源的數據（如視覺、音頻和動作數據），以提高對比賽情況的理解，並增強機器人的決策能力。
持續的在線學習：在實際比賽中，機器人可以持續學習和更新其策略，根據實時的比賽數據進行調整，從而提高未來的成功率。