在无人机领域，精准的定位导航是确保任务成功执行的关键，在面对如城市高楼林立、树木密集等复杂环境时，无人机的定位导航面临巨大挑战，一个鲜为人知却颇具挑战性的场景是——无人机如何在密集的“衣篓”区域中保持精确导航。
“衣篓”区域通常指由建筑物、树木等形成的狭窄、多遮挡的空间，这些环境对GPS信号的干扰极大，导致无人机难以获取准确的定位信息，为了解决这一问题，技术员们正探索结合视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）与深度学习算法的解决方案，通过无人机搭载的摄像头捕捉“衣篓”区域的视觉特征，结合机器学习模型进行环境识别与建模，从而在无GPS信号或信号弱的情况下实现自主导航。
利用无人机自身的惯性测量单元（IMU）和里程计数据，结合多源信息融合技术，也能有效提升在“衣篓”区域中的定位精度与稳定性，这一系列技术革新，正逐步克服复杂环境对无人机定位导航的制约，为无人机在更多场景下的应用开辟了新的可能。
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