在肺炎疫情的特殊时期，无人机技术因其高效、无接触的监测能力，在防疫监控中发挥了重要作用，如何确保无人机在复杂环境中的精准定位与导航，成为了一个亟待解决的问题。
由于疫情期间城市建筑密集、人口流动大，传统GPS信号易受干扰，导致无人机定位不准确，需要开发基于多传感器融合的自主导航系统，如结合视觉惯性里程计（VIO）和无线信号强度（RSSI）的定位技术，以增强无人机在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
为避免无人机在执行任务时进入高风险区域，需引入基于深度学习的智能路径规划算法，通过分析历史疫情数据和实时疫情地图，算法能自动规划出最优飞行路径，同时避开已知的感染区域。
为确保无人机在执行任务过程中的安全性和可靠性，还需加强其自主避障和应急处理能力，通过集成先进的避障传感器和智能决策系统，无人机能在遇到障碍物时迅速做出反应，确保任务顺利进行。
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