随着自动驾驶技术的不断发展和完善，机器视觉定位已经成为实现无人驾驶汽车的一项关键技术。然而，单靠机器视觉定位是无法保证足够高精度和可靠性的，因此它必须与其他导航系统紧密融合，以确保自动驾驶车辆能够在各种复杂环境下安全、准确地进行路径规划和路线跟踪。
首先，我们需要明确什么是机器视觉定位？简而言之，它是一种通过摄像头或其他传感器捕捉并分析环境信息来确定位置的技术。这包括识别道路标志、行人、交通信号灯以及监测车道边界等。通过这些信息，自动驾驶车辆可以实时更新其内部地图，并根据实际情况调整行进路线。
然而，即使使用了最先进的机器学习算法和深度学习模型，如果没有来自GPS卫星或者惯性导航单元（IMU）等传统导航设备的辅助数据，机器视觉定位可能会受到光照变化、天气状况以及道路条件等因素的影响，从而降低了其位置估计的准确性。在恶劣天气条件下，如大雾、大雨或严重雪storm，这些限制变得尤为明显，因为摄像头所捕获到的信息不足以支持精确的地面检测。
为了克服这些局限性，一些研发团队开始探索将不同的导航系统结合起来以提高整体性能。在这种策略中，与传感数据相结合使用的是基于激光雷达（Lidar）的三维建模技术。激光雷达能够向前发射一束激光脉冲，并记录回波时间和强度，从而构建出对周围环境非常详细的地形模型。此外，由于激光雷达不受太阳照明影响，它在夜间甚至是在极端阴暗的情况下仍能提供稳定的数据输入。
此外，还有一种方法是利用RFID（射频识别）标签来增强区域内特定的位置信息。当一个RFID标签被读取时，可以立即知道汽车所处位置，以及是否偏离预设轨迹。如果发生偏离，该系统可以迅速采取措施纠正方向，或至少警告司机会手动介入以避免事故。
另一种有效途径是在多个不同类型的传感器之间建立协同工作关系。例如，将红外检测仪与热成像相结合，可以更好地处理遮挡问题，同时保持较低成本。而且，由于每种传感器都有自己的优缺点，他们可以互补对方无法提供的信息，从而形成一个更加全面的观察窗口，对抗各种挑战。
最后，不得不提到的是软件层面的融合，其中涉及到复杂的大数据分析过程。一旦所有物理层次上的数据收集完成，就要将它们转换为计算上可操作形式，然后再用复杂的人工智能算法进行处理，以便从海量原始数据中抽象出有用的知识。这通常涉及到大量计算资源，但正是这样的处理让我们得以实现对“智能”环境理解，使得自主移动物体如汽车能够做出高级决策，比如判断是否需要变道或者减速避开障碍物。
综上所述，在追求真正无人驾驶汽车这一目标时，仅依赖单一类型或来源的空间/时间相关信息是不够有效也不切实际的一个选择。未来，无论何种方案，最终都会包含多样化、高效率且具有适应能力强的人工智能驱动组件，这样才能保证我们的交通工具既安全又灵活，有能力应对未来的日益增长需求，为人类社会带去更多便利，同时也促进经济增长和创新发展。
