在无人机技术日益成熟的今天，如何让无人机在复杂环境中，如室内或密集的储物架区域，实现精准的自主导航定位，成为了一个亟待解决的问题。
问题提出：
在仓储物流中，无人机常被用于快速、准确地完成货物的搬运与存放任务，当无人机需要在布满储物架的仓库内执行任务时，如何克服储物架对信号的遮挡和干扰，实现稳定的定位导航，是一个技术难题。
问题解答：
针对这一问题，我们可以采用多传感器融合的解决方案，利用激光雷达（LiDAR）和视觉传感器，为无人机提供高精度的环境感知能力，能够准确识别储物架的位置和结构，结合惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）的优势，即使在信号被遮挡的情况下，也能保持较高的定位精度，通过机器学习算法对历史数据进行学习，优化无人机的路径规划和避障策略，使其在面对复杂环境时能更加灵活、自主地完成任务。
通过多传感器融合技术和智能算法的应用，可以有效解决储物架区域无人机自主导航定位的难题，为仓储物流等应用场景提供更加高效、可靠的解决方案。
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