在无人机物流和农业监测等应用中，滑行道作为无人机起降的引导路径，其准确性和安全性至关重要，一个专业问题在于：如何设计一种基于滑行道特征的无人机自主导航系统，以应对复杂地形和天气条件下的挑战？
回答这一问题，关键在于结合机器视觉、GPS与惯性导航系统（INS）的融合技术，利用机器视觉技术，无人机可实时识别并追踪滑行道的边缘线或特定标记，通过图像处理算法提取这些特征作为导航的直接参考，结合GPS和INS，可以提供全局与局部的定位信息，确保无人机在GPS信号不佳时仍能维持稳定的导航。
为提高在复杂地形中的鲁棒性，可引入深度学习模型对滑行道特征进行学习与识别，减少因光照变化、阴影遮挡等引起的误判，设计智能避障算法，使无人机在遇到障碍物时能迅速调整飞行路径，确保安全。
通过多源信息融合、机器视觉与智能算法的协同作用，可以构建一个高效、可靠的无人机滑行道自主导航系统，这不仅提升了无人机的操作精度和安全性，还为未来无人机在复杂环境下的广泛应用奠定了坚实基础。
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