要進一步提高iHACS在動態場景下的速度跟蹤性能，可以考慮以下幾個策略：
時間變化的LQR控制增益：目前的iHACS使用的是基於線性化模型的固定LQR控制增益。為了適應動態環境中不斷變化的條件，可以實施時間變化的LQR控制增益，根據實時的系統狀態和環境變化動態調整控制增益，以提高系統的響應速度和穩定性。
模型預測控制（MPC）：引入模型預測控制技術，通過預測未來的系統行為來優化控制輸入。MPC能夠考慮系統的動態特性和約束條件，從而在複雜的動態場景中提供更精確的速度跟蹤。
改進的信號處理技術：使用更高質量的傳感器和數據處理技術來提高命令信號的信噪比，減少噪聲對控制性能的影響。這可以通過使用數字輸出負載傳感器和信號放大器來實現，從而提高系統的穩定性和響應速度。
增強的物理人機交互：通過改進人機交互的設計，使得騎乘者的動作能夠更有效地被系統識別和反饋，從而提高速度跟蹤的準確性。例如，利用機器學習算法來分析騎乘者的動作模式，並根據這些模式調整控制策略。