為了進一步提高調度規劃的靈活性和適應性，可以考慮以下幾個策略：
動態環境感知：增強機器人系統的感知能力，使其能夠實時獲取環境變化的信息。透過使用高效的感測器和數據融合技術，機器人可以即時更新其環境模型，從而在調度過程中考慮到新的障礙物或變化的路徑條件。
自適應路徑規劃：引入自適應路徑規劃算法，根據實時的交通狀況和機器人狀態動態調整路徑。這可以通過機器學習技術來實現，讓系統能夠根據過去的經驗自動調整調度策略。
多目標優化：在調度規劃中引入多目標優化框架，考慮多種因素（如通行時間、能耗、安全性等）來制定更靈活的調度策略。這樣可以在不同的環境變化下，根據優先級自動調整調度方案。
協同調度：促進機器人之間的協同工作，通過共享信息和協同決策來提高整體系統的靈活性。這可以通過分散式算法來實現，使每個機器人能夠根據其他機器人的狀態和行為進行調整。