將ILeSiA系統與機器人的決策和控制模塊緊密結合，可以通過以下幾個步驟實現更智能和自主的行為：
集成風險評估與決策制定：將ILeSiA的風險評估結果直接輸入到機器人的決策制定模塊中。這樣，機器人可以根據當前的風險評估結果調整其行為，例如在檢測到高風險情況時自動停止或改變路徑。
實時反饋機制：建立一個實時反饋機制，使得ILeSiA系統能夠即時更新風險評估，並將這些信息反饋給控制模塊。這樣，機器人可以根據最新的環境信息做出快速反應，從而提高其自主性。
多層次控制架構：設計一個多層次的控制架構，其中ILeSiA系統作為一個獨立的模塊，負責風險評估，而決策和控制模塊則根據這些評估結果進行行為調整。這樣的架構可以提高系統的靈活性和可擴展性。
強化學習與模擬：利用強化學習技術，讓機器人在模擬環境中進行訓練，學習如何在不同的風險情況下做出最佳決策。這樣可以提高機器人在真實環境中的表現。
人機協作：促進人機協作，讓操作人員能夠在系統運行過程中提供指導和干預。這不僅能提高系統的安全性，還能增強機器人的自主性和智能性。