在智能城市建设中，扫路车作为城市清洁的重要工具，其作业效率与精准度直接影响着城市面貌的整洁度，随着无人机技术的快速发展，将无人机应用于扫路车定位导航，成为提升作业效率与精度的创新方向，这一过程中也面临着诸多挑战。
在复杂多变的城市环境中，如高楼林立、道路狭窄、天气多变等情况下，如何确保无人机能够稳定、准确地为扫路车提供定位导航信息，是当前技术的一大难题，特别是当GPS信号受阻时，如何利用视觉识别、激光雷达、惯性导航等多源信息融合技术，实现无人机的自主定位与导航，成为亟待解决的问题。
扫路车在作业过程中需频繁调整路线与速度，以适应不同路况与清洁需求，这就要求无人机的定位导航系统具备高动态响应能力与高精度控制能力，确保扫路车能够准确、高效地完成清洁任务。
针对上述挑战，我们正致力于研发一种基于深度学习的多传感器融合算法，该算法能够根据实时环境信息，动态调整定位导航策略，提高在复杂环境下的定位精度与稳定性，通过优化无人机的控制算法，实现更快速、更精准的扫路车导航控制，为智能城市建设贡献力量。
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