在面对复杂多变的自然环境与城市建筑群时，无人机定位导航的精准性与鲁棒性成为了研究员们亟待解决的挑战，GPS信号的干扰、遮挡以及高楼的反射等问题，常常导致定位漂移和路径规划错误，为解决这一难题，研究员们正致力于开发多传感器融合技术，如GPS、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VO）和激光雷达（LiDAR）的集成，通过这些技术的优势互补，可以显著提高无人机在复杂环境下的定位精度和稳定性，深度学习算法的引入也为路径规划和避障提供了新的思路，使无人机能够更智能地应对突发情况，如何有效整合这些技术并优化算法性能，以实现更高效、更可靠的无人机导航系统，仍是当前研究的热点和难点，随着技术的不断进步，相信无人机将在更多领域展现出其无限潜力。
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在复杂环境中，通过多传感器融合与智能算法优化确保无人机定位导航的精准鲁棒性。
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