在复杂环境中，如何克服无人机定位导航的‘厌恶’现象？

在无人机领域，定位导航技术是确保飞行安全与任务精度的关键，在面对复杂环境时，如城市峡谷、森林密布的地区或电磁干扰强烈的区域，无人机常会表现出对GPS信号的“厌恶”，即信号丢失、定位不准确甚至完全失效的现象，这不仅影响了无人机的自主作业能力，还可能引发安全隐患。

问题提出：如何设计一种能够减少或消除在复杂环境中因电磁干扰、多路径效应等导致的无人机定位导航“厌恶”现象的解决方案？

回答：针对上述问题，一种创新的解决方案是采用多模态融合定位技术，这包括但不限于GPS、GLONASS、Galileo等卫星导航系统的综合使用，以及集成视觉惯性里程计（VIO）、激光雷达（LiDAR）和计算机视觉等本地化技术，通过多源数据融合算法，可以提升定位的鲁棒性和准确性，有效减少对单一信号源的依赖，引入机器学习和人工智能技术，使无人机能够学习并适应不同环境下的信号特征，自动调整定位策略，减少因环境变化引起的“厌恶”现象。

优化无人机的飞行控制算法，如采用自适应控制策略和路径规划算法，能在信号质量下降时自动调整飞行高度、速度和路径，以避开干扰区域或寻找更稳定的信号源，这些措施共同作用，可显著提升无人机在复杂环境下的定位导航性能，减少“厌恶”现象的发生，确保任务的安全与高效执行。