為了進一步提高自我評估模塊的準確性和可靠性，可以考慮以下幾個策略：
多傳感器數據融合：通過整合來自不同類型傳感器的數據（例如，LiDAR、相機和雷達），可以獲得更全面的環境信息。這種多模態數據融合能夠減少單一傳感器故障對整體系統的影響，並提高故障檢測的準確性。
增強的衝突檢測算法：在現有的主觀邏輯（Subjective Logic）基礎上，開發更為複雜的衝突檢測算法，這些算法能夠考慮到傳感器的歷史數據和環境變化，從而更準確地識別和分類衝突。
自適應閾值設定：根據環境的不同特徵和傳感器的性能，動態調整衝突和不確定性閾值。這樣可以根據實際情況自我調整，從而提高故障識別的靈敏度和準確性。
機器學習技術的應用：利用機器學習算法分析傳感器數據，識別潛在的故障模式。通過訓練模型來預測和識別傳感器故障，可以進一步提高自我評估模塊的準確性。
實時監控和反饋機制：建立一個實時監控系統，持續跟蹤傳感器的性能，並在檢測到異常時立即發出警報。這樣的反饋機制能夠及時調整系統的運行策略，從而減少故障對系統的影響。