為了提高VLM-GroNav在GPS受限環境下的定位能力，可以考慮以下幾個策略：
融合多種感知技術：除了依賴GPS，系統可以整合其他感知技術，如視覺慣性導航系統（VINS），通過結合相機和慣性測量單元（IMU）的數據來實現更精確的定位。這種方法可以在GPS信號弱或缺失的情況下，利用視覺信息進行自我定位。
地圖構建與定位：實施基於地圖的定位（SLAM）技術，通過實時構建環境地圖來幫助機器人進行自我定位。這樣，機器人可以在未知環境中進行導航，並在缺乏GPS的情況下依賴環境特徵進行定位。
使用地面特徵識別：利用機器人搭載的相機進行地面特徵識別，通過識別和匹配環境中的靜態特徵來進行定位。這可以幫助機器人在複雜的戶外環境中保持穩定的定位。
強化學習與自適應算法：引入強化學習算法，使機器人能夠根據環境變化自我調整定位策略。這樣可以提高在動態環境中的適應能力，特別是在GPS信號不穩定的情況下。