在传感器避障领域，使用单一的传感器测量的效果并不理想，在实际应用于中往往必须使用其他类型的传感器展开补偿，才能构建对周围环境的观测的最佳效果。当然，这就产生了多传感器信息的融合处置的问题，减小了信息处理的工作量和可玩性。 那么，除了这种传感器避障方法，还有很多的其他方法融合处置多种传感器信息，让全自律机器人构建极致避障，比如人工势场法避障控制法、模糊不清逻辑掌控避障控制法、人工神经网络避障控制法、栅格法避障控制法以及声波避障控制法等。
人工势场避障控制法 人工势场避障控制法，是一种比较简单又精致的作法，是另一种仿生学，仿物理学中电势和电场力的概念，创建机器人工作空间中的虚拟世界势场，按照虚拟世界势场力方向，构建局部路径规划。 通过结构目标位姿引力场和障碍物周围作用力场联合起到的人工势场，来搜寻势函数的上升方向，然后找寻无撞击路径。 听得一起很玄乎，但是早于早已有应用于产品了，Khatib曾应用于移动机器人的导航系统上。
但是并没获得大规模应用于。 因为即使对于非常简单环境很有效地，但是都是在静态的研究中得出结论的，而没考虑到障碍物的速度和加速度的影响，所以在动态避障掌控中，人工势场法避障掌控不是很理想。因为在简单的多障碍环境中，不合理的势场数学方程更容易产生局部极值点，造成机器人并未抵达目标就暂停运动，或者产生波动、转动等现象。 另外，传统的人工势场法侧重获得一条需要避障的不切实际路径，还没研究出有什么拟合路径。
模糊不清逻辑掌控避障法 模糊不清逻辑掌控避障法经常出现得并不晚，1965年美国的一位教授就明确提出过模糊不清逻辑的概念。1974年，英国伦敦大学一位教授利用模糊控制语句构成的模糊不清控制器掌控锅炉和气轮机的运营获得成功，开始将模糊数学应用于自动控制领域，还包括机器人领域。
由于不用创立可分析的环境模型，目前模糊不清逻辑方法在解决问题机器人避免障碍物问题上己经有了大量的研究工作。另一个独有优点也让用专家科学知识调整规则沦为有可能，因为规则库的每条规则具备具体的物理意义。 在模糊不清逻辑掌控避障法中，模糊控制规则是模糊控制的核心。
当前研究工作的新趋势之一是它的大增本质，特别是在模糊控制规则的自动分解方面，即连同自动模糊不清数据提供，给与算法在线模糊不清规则学习能力，数据提供和规则分解皆自动继续执行。 人工神经网络避障控制法 人工神经网络是由许多单元（又称神经元），按照一定的流形结构相互连接而出的一种具备并行计算能力的网络系统，它具备较强的非线性数值能力和多输出多输入同时处置的能力。
用在机器人上，就是通过仿真人脑神经网络处置信息的方式，从另一个研究角度来提供具备人脑那样的信息处理能力。 对于智能机器人来说，使用人工神经网络展开信息融合有一个仅次于优势，才可大规模地并行处理和分布式信息存储，具备较好的自适应、自组织性，以及很强的自学功能、误解功能和容错功能，相似人脑的信息处理模式。
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