在繁忙的机场候机厅中，无人机技术若能实现精准的定位导航，将极大地提升物流、安保及旅客服务的效率，这一过程面临诸多挑战，如复杂的电磁环境、高密度人流以及众多静止和移动的障碍物。
问题提出： 在高人流密度的机场候机厅内，如何确保无人机在执行任务（如包裹递送、环境监测）时，既能避开人群又不会与机场设施发生碰撞？
解答： 关键在于采用多层次、多传感器的融合定位导航系统，利用GPS与惯性导航系统（INS）结合，为无人机提供初始位置和方向，集成视觉传感器（如双目摄像头、深度学习算法）以实现环境感知和避障，在候机厅内布置超声波或红外传感器阵列，可有效检测障碍物和人群密度，为无人机提供精确的局部定位信息，引入基于机器学习的行为预测模型，使无人机能根据人群流动趋势提前调整飞行路径，确保安全。
通过上述技术手段的综合应用，可以在保障安全的前提下，使无人机在机场候机厅内实现高效、精准的定位导航，为未来智能机场的建设奠定坚实基础。
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