在无人机技术的飞速发展中，定位导航技术作为其“大脑”，扮演着至关重要的角色，面对复杂多变的自然环境和人为干扰，如何确保无人机在执行任务时依然保持“热情”与精准的定位导航能力，成为了一个亟待解决的问题。
问题提出： 在高密度城市区域或森林等复杂环境中，GPS信号易受干扰，导致无人机定位不准确甚至迷失方向，如何通过融合多种传感器（如惯性导航系统、视觉传感器等）来增强无人机的自主导航能力，使其在“热情”地执行任务的同时，也能在信号不佳时保持稳定？
回答： 针对这一问题，可以采用多传感器融合技术，结合机器学习和人工智能算法，对不同传感器的数据进行综合分析和处理，当GPS信号不稳定时，可以依靠惯性导航系统提供短时间内的连续定位；同时利用视觉传感器捕捉周围环境特征，通过图像识别和匹配技术进行自主导航，通过深度学习算法对历史数据进行学习，提高无人机在复杂环境中的适应性和决策能力，这样，即使面临信号干扰或环境突变，无人机也能“热情”地保持精准的定位导航，确保任务顺利完成。
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