在運動規劃階段，設計更加強健和靈活的策略可以考慮以下幾個方面：
衝突感知路徑規劃：利用衝突感知的路徑規劃算法，根據環境中的衝突信息動態調整路徑。這種方法可以在面對不確定性和環境變化時，靈活地選擇替代路徑，從而提高安全性。
成本映射技術：在路徑規劃中引入成本映射技術，根據環境的衝突程度和不確定性為不同路徑分配不同的成本。這樣可以引導自動駕駛系統選擇更安全的路徑，避免高風險區域。
基於模型的預測控制：採用基於模型的預測控制（MPC）方法，考慮到未來的環境變化和傳感器的不確定性，進行預測性路徑規劃。這樣可以在運動規劃過程中提前考慮潛在的環境變化，從而提高系統的靈活性。
增強學習策略：利用增強學習技術，讓系統在多次運行中學習如何應對不同的環境感知錯誤。通過不斷的試錯和學習，系統能夠自我優化，提升應對各類錯誤的能力。
模擬和測試：在真實環境中部署之前，通過高保真度的模擬環境進行廣泛的測試，評估不同策略在各種環境感知錯誤下的表現。這樣可以提前發現潛在問題，並進行調整。