為了進一步提高Discernible Trajectory Error (DTE)和Discernible Rotation Error (DRE)的穩健性，以應對更高比例的異常值，可以考慮以下幾個策略：
改進的穩健統計方法：可以採用更強的穩健統計技術，例如使用M估計或RANSAC（隨機抽樣一致性算法），這些方法能夠在存在大量異常值的情況下，仍然能夠有效地估計參數。
自適應權重分配：在計算DTE和DRE時，可以根據每個觀測值的可靠性自適應地調整權重。這意味著對於被識別為異常值的觀測值，給予較低的權重，而對於被認為是可靠的觀測值，則給予較高的權重。
多重測試和交叉驗證：在計算DTE和DRE的過程中，可以進行多次測試，並使用交叉驗證來評估不同參數設置的穩健性。這樣可以幫助識別出最適合的參數配置，從而提高整體的穩健性。
增強的數據清理技術：在計算之前，先進行數據清理，使用更先進的異常檢測算法來識別和去除潛在的異常值，這樣可以減少對最終結果的影響。