在泰安这样拥有复杂地形和城市建筑群交织的区域，无人机的定位导航面临着诸多挑战，传统单一的GPS定位在高楼林立或植被茂密区域易受信号干扰，导致定位不准确甚至丢失，而视觉SLAM虽能提供高精度的局部定位，但在大范围、长距离的导航中易受光照变化和动态环境影响，如何有效融合GPS与视觉SLAM技术，以实现无人机在泰安复杂地形中的稳定、精确导航，成为了一个亟待解决的问题。
针对此，我们可以采取以下策略：利用GPS在开阔地带提供粗略但稳定的定位信息，为视觉SLAM提供初始化和校正；在进入复杂环境前，通过机器学习预测并调整视觉SLAM的参数设置，以适应即将面临的光照和动态障碍物变化；引入回环检测机制，确保在长时间飞行中不会因环境重复而造成定位偏差；开发一种基于多传感器信息融合的算法，实时评估并调整各传感器数据的权重，以最优方式利用GPS和视觉SLAM的优点，弥补彼此的不足。
通过上述措施，我们有望在泰安这样的复杂地形中实现无人机的高效、稳定、精确导航，为无人机在测绘、巡检、应急救援等领域的应用提供坚实的技术支撑。
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