在无人机短途运输或快速侦察任务中，尤其是在城市环境中，短跑模式下的无人机常常面临“盲区”的挑战，这些“盲区”可能由高楼大厦的遮挡、密集的树木或复杂的城市地形造成，导致GPS信号不稳定或丢失，影响无人机的精准定位和导航。
为了解决这一问题，我们引入了多传感器融合技术，包括但不限于视觉传感器（如摄像头和激光雷达）、惯性导航系统和超宽带（UWB）定位系统，这些技术共同作用，能够在GPS信号缺失时，通过视觉识别地标、激光雷达扫描周围环境以及UWB系统进行精确测距和定位，确保无人机在短跑过程中即使进入“盲区”，也能保持稳定、精确的飞行路径。
我们还开发了基于机器学习的预测算法，该算法能够分析历史数据和实时环境信息，预测无人机即将进入的“盲区”，并提前调整飞行策略，减少因信号丢失导致的飞行风险，这些技术革新为无人机在短跑任务中的精准定位和安全飞行提供了有力保障。
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