以上定位技术常常结合使用，以提高定位的准确性和稳定性。例如，可以将GPS定位系统与惯性导航系统进行融合，利用GPS提供的大范围位置信息和惯性导航系统提供的高精度短期位置估计相结合。同时，结合视觉定位技术可以通过提取环境中的特征或地标来实现更加精确的定位。
定位技术的选择通常取决于具体的应用场景和要求。在室外环境中，选择合适的定位技术对于扫地机器人实现准确的自主导航至关重要。路径规划算法是扫地机器人在室外环境中实现自主导航的核心部分，它能够确定机器人从起始位置到目标位置的最优路径。在室外环境中，常用的路径规划算法包括基于地图的路径规划、模型预测控制和深度学习方法。
这种方法通过事先构建环境的地图，将环境划分为网格或图的形式，并使用图搜索算法进行路径规划。该算法考虑了障碍物的位置和形状，可以在复杂的室外环境中有效地找到最短路径。然而，该方法需要有精确的环境地图，并且对于动态环境变化需要进行实时更新。
模型预测控制法使用机器人的动力学模型来预测其未来的运动，然后在预测的时间范围内进行最优路径搜索。它可以考虑动态约束和运动约束，并根据当前状态和目标位置进行路径规划和控制决策。MPC方法在室外环境中可以得到较好的路径跟踪性能和鲁棒性，但需要对机器人的动力学模型有准确的建模。
深度学习在路径规划领域也取得了一些重要的突破。通过使用深度神经网络，可以将输入的环境信息映射到输出的路径规划决策。这种端到端的学习方法可以直接从原始数据中学习路径规划策略，避免复杂的特征工程和地图构建。然而，深度学习方法对于训练数据的数量和质量有一定的要求，且需要耗费大量的计算资源。
除了上述方法，还有一些其他的路径规划算法和优化技术。综合考虑机器人的运动约束、环境的特征以及实时的感知信息会提高路径规划的效果。在实际应用中，根据具体的场景和需求，可以选择合适的路径规划算法或进行算法融合，以实现扫地机器人在室外环境中的高效自主导航。
传感器技术是扫地机器人实现障碍物识别的重要组成部分，通过传感器可以获取环境的信息并进行分析和处理。摄像头可以获取环境的视觉信息，激光雷达则可以测量环境与机器人之间的距离和几何形状。这些传感器广泛应用于室外环境中的障碍物检测和识别，可以获取精确的位置和形状信息。
超声波传感器可以发射超声波并接收其反射信号，从而测量机器人与障碍物之间的距离。在室外环境中，超声波传感器可用于检测静止和移动的障碍物，如墙壁、树木或其他物体。红外线传感器利用红外线辐射和接收，用于检测环境中的物体和障碍物。它们可以识别物体的位置和距离，并广泛用于避免碰撞和避免障碍物的行为控制。
