两者均涉及多模态传感器融合（LiDAR、视觉、IMU等）、定位算法（紧耦合定位、SLAM）、边缘计算平台及路径规划。目标均聚焦高精度导航与场景适配，技术模块如传感器标定、动态数据融合、低延迟决策高度重叠。

核心需求均为厘米级高精度定位，均采用GNSS/INS融合技术，并强调复杂环境下的鲁棒性。关键技术点如多传感器标定、动态定位误差抑制、硬件环境适应性要求高度一致。

均涉及农田场景的多模态感知与自主作业规划，如多传感器数据融合、路径动态生成、地形适应性补偿算法。技术难点如复杂地形导航、低延迟决策响应存在共性。

均关注农田多源数据融合（土壤、气象、作物）及AI算法优化，如变量施肥、病虫害识别等。技术目标均强调系统泛化性与场景适配能力，但前者更侧重导航定位。