在紧急医疗运输中，无人机因其快速响应和灵活机动性，正逐渐成为传统救护车的重要补充，如何确保无人机在复杂环境中精准定位，以安全、高效地运送医护人员（如护士）及医疗物资至患者身边，成为亟待解决的问题。
问题： 在城市高楼林立、电磁干扰频繁的复杂环境中，如何提高无人机导航系统的抗干扰能力，确保其能精准地根据GPS信号或视觉识别技术（如基于图像识别的SLAM算法）进行自主定位？
回答： 针对上述问题，可采用以下策略：利用多频GPS技术，结合地面基站辅助定位，以减少城市环境中的多路径效应和信号干扰，引入激光雷达（LiDAR）和高清摄像头组成的感知系统，通过实时环境扫描和图像处理，提高无人机对复杂地形的适应性和自主避障能力，开发基于深度学习的SLAM算法，利用大量城市环境数据训练模型，提升无人机在视觉受限情况下的自主导航和定位精度，建立无人机与地面控制中心的紧密通信链路，确保在紧急情况下能迅速接收指令并调整飞行路径，保障运输任务的安全性和可靠性。
通过这些技术手段的综合应用，无人机在紧急医疗运输中的定位导航将更加精准、高效，为医护人员争取更多宝贵的救援时间。
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