將本文中提出的卷積神經網絡（ConvNet）方法與其他技術（如卡爾曼濾波器）結合，可以形成一個更為強大和可靠的導航解決方案。具體的結合方式可以考慮以下幾個步驟：
數據融合：使用卡爾曼濾波器來融合來自不同傳感器的數據（如GPS和INS），以獲得更準確的狀態估計。ConvNet可以用於對INS數據進行預處理，減少噪聲和偏差，然後將處理後的數據輸入到卡爾曼濾波器中。
誤差建模：利用ConvNet來學習和建模INS中的誤差特徵，然後將這些誤差模型應用於卡爾曼濾波器的狀態更新步驟中，以提高濾波器的準確性。
增強學習：結合深度強化學習技術，通過不斷的環境交互來優化卡爾曼濾波器的參數，從而提高在動態環境中的導航性能。
多層次架構：設計一個多層次的導航系統，其中ConvNet負責處理和校正原始數據，而卡爾曼濾波器則負責融合和預測，這樣可以充分發揮兩者的優勢。
實時更新：在實時導航中，使用ConvNet進行快速的數據校正，然後將校正後的數據傳遞給卡爾曼濾波器進行狀態估計，這樣可以在不斷變化的環境中保持高效的導航性能。
通過這種結合，可以在慣性導航系統中實現更高的準確性和穩定性，特別是在GPS信號不穩定或不可用的情況下，提供更加安全可靠的導航解決方案。