在冷链物流中，冷藏保温车作为运输生鲜食品的重要工具，其精准的定位导航对于保证食品质量、减少损耗至关重要，在复杂环境下，如城市高楼林立、隧道密集、天气多变等，无人机的定位导航系统常面临挑战。
针对这一难题，我们提出以下专业问题：如何在保证无人机续航能力的同时，提升其在冷藏保温车上的定位精度和抗干扰能力？
回答这一问题，首先需采用高精度的GPS与惯性导航系统（INS）组合技术，通过多源信息融合算法，提高定位的稳定性和准确性，利用视觉传感器和激光雷达（LiDAR）进行环境感知，实时构建周围环境的地图，并利用地图匹配技术进行位置校正，针对复杂环境下的信号干扰问题，可引入基于机器学习的信号处理算法，提高信号的抗干扰能力和鲁棒性。
为确保冷藏保温车在运输过程中的安全与效率，还需对无人机的飞行路径进行优化规划，避免因地形复杂或信号干扰导致的飞行风险，通过以上措施，可有效提升无人机在冷藏保温车上的定位精度和抗干扰能力，为冷链物流的稳定发展提供有力支持。
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