在无人机技术的快速发展中，定位导航系统作为其“眼睛”和“大脑”，扮演着至关重要的角色，在面对复杂多变的城市峡谷、茂密森林或电磁干扰严重的区域时，无人机的定位导航系统常常会陷入“尴尬”境地。
问题提出： 如何在高密度建筑物或植被覆盖的复杂环境中，确保无人机能够精准、稳定地进行定位导航？
回答： 针对这一“尴尬”问题，一种可能的解决方案是采用多源融合的定位导航技术，这包括但不限于GPS、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VIO）以及激光雷达（LiDAR）等技术的综合应用，在GPS信号被遮挡或干扰时，通过INS和VIO提供短时间内的连续定位；而LiDAR则能在低光或恶劣天气条件下提供高精度的环境感知，有效弥补其他传感器的不足，利用机器学习和人工智能算法对多源数据进行实时分析和融合，可以进一步提高定位的准确性和鲁棒性。
多源融合技术也面临着数据处理复杂、计算资源消耗大等挑战，如何在保证精度的同时优化算法、降低功耗，是未来研究的重要方向，通过不断的技术创新和优化，我们有望解决无人机在复杂环境下的“尴尬”定位问题，让无人机在更广泛的领域中发挥其独特优势。
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