在当今的安防和救援领域，防弹车作为移动的指挥中心和安全屏障，其搭载无人机的应用日益广泛，如何在复杂多变的战场或灾害现场中，确保无人机能够精准、稳定地执行定位导航任务，成为了一个亟待解决的问题。
防弹车在移动过程中会产生震动和颠簸，这会对无人机的GPS信号和陀螺仪等传感器造成干扰，影响定位精度，采用高灵敏度、抗干扰的GPS模块和增强型惯性导航系统（INS）是关键，结合视觉里程计（Visual Odometry, VO）和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的融合算法，可以进一步提高无人机在动态环境下的定位精度和稳定性。
防弹车在执行任务时往往处于高风险区域，因此无人机的避障和自主决策能力至关重要，通过集成先进的机器视觉技术和深度学习算法，无人机可以实时识别并避开障碍物，同时根据任务优先级和现场情况自主做出决策，确保任务顺利完成。
防弹车搭载无人机在复杂环境下的精准定位导航是一个涉及多学科、多技术的综合问题，需要不断探索和创新才能实现更高效、更安全的解决方案。
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