在高速公路这样复杂且动态变化的环境中，无人机的精准定位与导航是一项重大挑战，传统上，GPS（全球定位系统）是无人机导航的主要手段，它依赖于卫星信号的接收来提供位置信息，在高速公路这样的高架结构下，GPS信号可能受到多路径效应、信号遮挡等因素的影响，导致定位精度下降甚至失效。
为了解决这一问题，我们可以采用一种基于GPS与视觉融合的导航策略，具体而言，当GPS信号稳定且可靠时，无人机主要依赖GPS进行导航；而当GPS信号不稳定或丢失时，视觉传感器（如摄像头、激光雷达等）将接管导航任务，通过识别高速公路上的标志线、路缘等特征进行自主导航。
这种融合导航策略的优势在于其鲁棒性和灵活性，它能够充分利用GPS的高精度和视觉传感器的环境感知能力，确保在各种复杂环境下都能实现精准的定位与导航，通过机器学习和深度学习技术，我们可以不断优化无人机的导航算法，提高其在高速公路等复杂环境中的自主性和安全性。
基于GPS与视觉融合的导航策略为无人机在高速公路上的精准“认路”提供了新的思路和解决方案。
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