Basado en el Sistema de Sensores Inerciales Reducidos en 3D (3D-RISS) y en los Datos Visuales Mejorados por Aprendizaje Automático (MLEVD), se propone en este documento un sistema integrado de navegación vehicular. En condiciones exigentes como la interferencia de la señal satelital al aire libre y la navegación en interiores, este trabajo incorpora una navegación suave del vehículo. En primer lugar, se establece un hito y se mide con precisión tanto su tamaño como su posición. En segundo lugar, la imagen con la información del hito se captura rápidamente utilizando el aprendizaje automático. En tercer lugar, se utilizan el método de coincidencia de plantillas y el Filtro de Kalman Extendido (EKF) para corregir los errores del Sistema de Navegación Inercial (INS), que emplea el 3D-RISS para reducir el costo total y garantizar la precisión del posicionamiento vehicular simultáneamente. Finalmente, se realizan experimentos tanto en exteriores como en interiores para verificar el rendimiento de la tecnología de navegación integrada 3D-RISS/MLEVD. Los resultados revelan que el método propuesto puede reducir efectivamente el error acumulado del INS con el tiempo mientras mantiene el error de posicionamiento dentro de unos pocos metros.