在无人机物流与空中交通管理日益复杂的今天，飞机滑行道作为连接停机坪与跑道的桥梁，其上的无人机定位导航问题尤为关键。如何在多条滑行道交织、地面标志不明显、以及周围建筑物干扰的复杂环境中，确保无人机能够准确、安全地完成滑行任务？
由于滑行道布局复杂且地面标志易被遮挡，传统基于视觉的定位方法易受影响，导致定位精度下降，滑行道区域常伴有其他飞机和车辆的动态移动，对无人机的避障和路径规划提出了更高要求，建筑物和周围环境的反射信号可能对无人机的GPS信号造成干扰，进一步增加了定位的难度。
为应对这些挑战，可采取以下策略：一是融合多种传感器数据（如激光雷达、惯性导航系统）以提高环境感知的准确性和鲁棒性；二是利用机器学习算法优化路径规划，使无人机能够根据实时交通状况灵活调整滑行路线；三是开发抗干扰的GPS接收技术，减少外部环境对信号的影响，通过这些措施，可有效提升无人机在复杂滑行道环境中的精准定位能力，为未来无人机在机场的广泛应用奠定坚实基础。
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