在无人机领域，定位导航的准确性直接关系到任务执行的成功与否，面对复杂多变的自然环境（如城市峡谷、森林密布的山区）和人为干扰（如电磁干扰、信号屏蔽），如何确保无人机在各种条件下都能实现精准定位，是工程技术领域的一大挑战。
针对此问题，一种可能的解决方案是采用多传感器融合技术，通过结合GPS、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VIO）和激光雷达（LiDAR）等不同传感器的数据，可以弥补单一传感器在特定环境下的局限性，提高定位的鲁棒性和精度，利用机器学习和人工智能算法对传感器数据进行实时分析和处理，可以进一步优化定位解算过程，实现动态环境下的自适应调整。
通过多传感器融合与智能算法的有机结合，可以有效提升无人机在复杂环境中的定位导航能力，为无人机的广泛应用奠定坚实的技术基础。
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