在达州这样地形复杂、多山多水的地区，无人机进行精准定位导航面临诸多挑战，一个关键问题是如何克服非视距（NLOS）环境对GPS信号的影响，由于达州地形复杂，建筑物、山体等障碍物容易阻挡GPS信号，导致NLOS问题频发，影响定位精度。
为解决这一问题，可采用多传感器融合技术，如GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器等，通过融合不同传感器的数据，可以弥补单一传感器的不足，提高定位的鲁棒性和准确性，利用达州地区的先验地图信息，结合机器学习和深度学习算法，可以训练模型预测NLOS情况下的误差，并进行实时修正，进一步提升定位精度。
在达州这样的复杂地形下，无人机实现精准定位导航需要综合运用多种技术手段，克服NLOS环境的影响，以适应复杂多变的飞行环境。
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