在利用无人机进行结核病监测的场景中，一个专业问题在于如何确保无人机在复杂地形和城市环境中实现高精度的定位导航，以实现对患者居住地或疑似感染区域的精确覆盖，由于结核病传播的隐匿性和城市建筑物的密集性，传统GPS信号往往受到干扰，导致无人机难以实现稳定、连续的定位。
针对此问题，可采用以下技术解决方案：集成多传感器系统（如激光雷达、摄像头和惯性导航系统），以提供更全面的环境感知和更精准的定位，利用机器学习算法对无人机收集的数据进行实时分析，以预测并规避可能影响定位精度的障碍物和信号干扰源，开发专用的结核病监测地图服务，结合无人机收集的实时数据和地面控制站的分析结果，为无人机提供更精确的导航指令。
通过这些技术手段，可以显著提高无人机在结核病监测任务中的定位导航精度和效率，为公共卫生应急响应提供强有力的支持，这不仅有助于及时发现并控制结核病疫情，还能有效减少人力物力的浪费，实现更高效、更精准的公共卫生管理。
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无人机技术虽在结核病监测中展现潜力，但精准定位导航的复杂性仍需克服挑战。
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