在无人机定位导航的复杂挑战中，一个常被忽视却至关重要的现象是“旋转木马”效应，这一术语形象地描述了无人机在执行高精度飞行任务时，因周围环境动态变化（如树木、建筑物、人群的移动）导致的定位误差累积，仿佛被困在不断旋转的木马中，难以精准定位和稳定飞行。
问题提出：
在复杂城市环境中，如何有效减少“旋转木马”效应对无人机定位导航的干扰？
回答：
解决“旋转木马”效应的关键在于多源信息融合与动态调整策略，利用GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器（如摄像头、激光雷达）的组合导航系统，可以提供互补的定位数据，减少单一传感器因环境变化引起的误差，引入机器学习和人工智能算法，对实时数据进行快速分析和预测，特别是通过深度学习模型来识别并适应动态环境中的障碍物运动模式，采用动态路径规划和即时重规划技术，当检测到潜在干扰时，能够迅速调整飞行路线，避免因累积误差导致的失控。
设计高效的通信系统，确保无人机与地面控制站之间的数据传输稳定且及时，以便在必要时进行远程干预或调整，通过这些综合措施，“旋转木马”效应对无人机定位导航的负面影响将得到有效缓解，提升无人机在复杂环境中的自主性和可靠性。
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