在无人机领域，尤其是在复杂多变的自然环境中，如强风、高楼林立的城市峡谷或森林茂密的地带，无人机的定位导航系统常常面临巨大挑战，控制工程作为一门应用数学与工程原理的交叉学科，为解决这一问题提供了有力工具。
通过引入先进的传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）、惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的集成，可以提升无人机在无GPS信号区域的自主导航能力，控制工程中的滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）在此过程中扮演关键角色，它们能有效融合多源数据，减少误差累积，提高定位精度。
针对复杂环境中的非线性动态特性，采用模型预测控制（MPC）等先进控制策略，可以提前预测并调整无人机的飞行路径，有效应对突发情况，如突然出现的障碍物或气流扰动，这不仅能增强无人机的鲁棒性，还能提升其安全性和任务执行效率。
通过控制工程的深入应用，结合先进的传感器技术和智能控制算法，可以有效优化无人机在复杂环境下的定位导航性能，为无人机技术的进一步发展奠定坚实基础。
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