随着医疗技术的进步，无人机在紧急医疗救援中的应用日益广泛，在复杂多变的地理环境中，如何确保无人机能够精准地“导航”至病患位置，成为了一个亟待解决的问题。
问题提出：
在偏远或灾区等GPS信号不稳定的区域，传统基于GPS的定位导航系统可能失效，导致无人机无法准确找到病患位置，如何处理因建筑物遮挡、树木丛生等环境因素导致的信号干扰，也是一大挑战。
回答：
针对上述问题，可以采用多模态融合定位技术，结合GPS、惯性导航系统（INS）和视觉里程计（VIO）等多种传感器数据，提高定位的准确性和鲁棒性，利用机器学习和人工智能算法对环境进行实时分析，预测并规避可能的信号干扰区域，开发针对特定区域的离线地图和路径规划算法，确保无人机在无网络或低网络环境下也能自主导航至病患位置。
通过这些技术手段的综合应用，可以显著提升无人机在医疗救援中的定位导航能力，为病患争取宝贵的救治时间。
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