要進一步提高觸覺探索的效率並減少所需的觸摸次數，可以考慮以下幾個策略：
優化觸摸點選擇：使用更先進的算法來選擇觸摸點，例如基於不確定性驅動的方法，這樣可以確保每次觸摸都能最大化地獲取有用信息。VISHAC方法中已經採用了這種策略，通過選擇不確定性最高的點來進行觸摸，這樣可以有效地減少觸摸次數。
增強感知融合：結合視覺和觸覺數據的融合技術，通過深度學習模型來更準確地預測物體形狀。這樣可以在每次觸摸後更快地更新物體模型，從而減少所需的觸摸次數。
改進機器人控制策略：通過改進機器人的運動控制策略，使其能夠更靈活地接觸物體，並在觸摸過程中收集更多的環境信息。例如，使用觸覺伺服技術，讓機器人能夠在觸摸時進行微調，從而獲取更全面的觸覺數據。
多模態感知：引入其他感知方式，如聲音或溫度感知，來輔助觸覺探索。這樣可以在觸摸之前獲取更多的物體信息，從而減少觸摸的次數。
自適應學習：實施自適應學習算法，使機器人能夠根據過去的觸摸經驗來調整其觸摸策略，從而提高未來觸摸的效率。