在進一步利用環境的語義信息和物體之間的關係以提高探索和重建的效率和準確性方面，可以考慮以下幾個策略：
語義分割與標註：通過對環境進行語義分割，識別出不同的物體類別（如牆壁、家具、門等），可以幫助系統更好地理解環境的結構。這樣的語義信息可以用來指導探索過程，優先考慮那些具有高信息增益的區域。
物體關係建模：建立物體之間的關係模型，例如相對位置、相互遮擋和相互作用，可以幫助系統在探索時做出更明智的決策。這些關係可以用於生成更有效的路徑規劃，避免不必要的碰撞和重複探索。
結合結構化信息：將語義信息與結構化的Voronoi圖結合，能夠在探索過程中提供更高層次的導航指導。這樣的結合不僅能提高探索的效率，還能在重建過程中提供更準確的幾何和外觀信息。
增強學習策略：利用增強學習算法，根據環境的語義信息和物體關係來訓練智能體，使其能夠在探索過程中自動調整策略，從而提高探索的效率和重建的準確性。