要提高全方位深度估計系統在複雜環境中的性能，首先需要針對不同的環境條件進行專門的數據收集和模型訓練。例如，在惡劣天氣條件下（如雨、雪或霧），可以使用合成數據生成技術來模擬這些環境，並將其納入訓練集。這樣可以幫助模型學習如何在視覺信息受損的情況下進行深度估計。
此外，增強學習技術可以用來優化模型在不同環境下的表現。通過設計一個自適應的深度估計框架，系統可以根據當前環境的特徵自動調整其參數和算法。例如，對於夜間場景，可以強調使用紅外攝像頭或低光攝影技術來增強圖像的可見性，並結合多視角的深度信息來提高深度估計的準確性。
最後，結合多模態數據（如激光雷達、紅外線和視覺數據）進行深度估計，可以顯著提高系統在複雜環境中的魯棒性和準確性。這種融合方法能夠利用不同傳感器的優勢，從而在各種環境條件下提供更可靠的深度信息。