在无人机领域，面对复杂多变的自然环境与城市建筑群，精准的定位导航技术是确保飞行安全与任务成功的关键，一个专业问题是：如何通过机器学习算法提升无人机在复杂环境下的自主定位能力？
回答：利用机器学习，特别是深度学习和强化学习技术，无人机可以“学习”并适应各种地形特征、天气条件及人为干扰，通过大量历史飞行数据的训练，算法能识别并预测障碍物位置、动态变化的环境因素，从而调整飞行路径，结合视觉识别和激光雷达（LiDAR）数据，机器学习模型能更精确地理解周围环境，即使在光照变化大或遮挡严重的场景下也能保持高精度的定位，这种“智能”导航策略不仅提高了无人机的自主性，还显著增强了其应对突发情况的能力，为无人机在农业监测、灾害救援、物流配送等领域的广泛应用提供了坚实的技术支撑。
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利用机器学习算法，如深度学习和强化学习方法优化无人机的环境感知与路径规划策略。
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