在无人机领域，精准的定位导航是确保任务成功执行的关键，而当“白米”这一概念被引入时，我们面临了前所未有的挑战——如何在充满干扰的“白米”环境中实现无人机的稳定、高精度导航。
“白米”环境指的是无任何已知地标或GPS信号的开阔地带，如沙漠、雪地或城市峡谷等，这里，无人机需依靠自身携带的传感器（如惯性导航系统、视觉里程计、激光雷达等）进行自主定位，这些传感器在长时间运行后容易产生累积误差，导致定位漂移。
为了解决这一问题，我们引入了基于深度学习的多传感器融合算法，该算法能够实时分析来自不同传感器的数据，并利用机器学习模型进行动态调整和校正，有效减少了累积误差的影响，我们还利用了环境中的自然特征（如地面的纹理、颜色等）作为辅助信息，进一步提高了定位的准确性和鲁棒性。
通过这些技术手段，我们成功地在“白米”环境中实现了无人机的精准定位和稳定导航，为无人机在复杂环境下的应用提供了强有力的技术支持。
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