要進一步提升基於RGB影像的抓取能力，首先可以考慮增強數據集的多樣性和複雜性。透過生成更具挑戰性的合成數據，並在不同的環境條件下進行訓練，例如變化的光照、背景雜訊和物品擺放的隨機性，可以提高模型的泛化能力。此外，實施域隨機化技術，隨機改變物品的顏色、形狀和材質，能夠使模型在面對未見物品時表現得更加穩定。
其次，結合多視角的RGB影像輸入，而不僅僅依賴單一視角，可以幫助模型更全面地理解物品的三維結構，從而提高抓取的準確性。這可以通過使用多個攝像頭或在訓練過程中模擬不同的視角來實現。
最後，進一步優化模型架構，例如引入更先進的深度學習技術，如自注意力機制和圖神經網絡，能夠提升模型對於複雜場景的理解能力，從而在多樣化的環境中實現穩定的抓取性能。