在繁忙的城市中，公交枢纽站作为公共交通的枢纽，其准确性和效率对于城市交通流畅至关重要，城市环境中的高楼林立、道路交错以及天气变化等因素，给无人机的定位导航带来了巨大挑战。
针对这一问题，我们可以采用以下技术方案：利用多源融合定位技术，结合GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器（如摄像头、激光雷达）的数据，提高无人机在复杂环境下的定位精度，特别是对于公交枢纽站这样具有明显地标性建筑物的区域，可以通过视觉识别技术进行精确的地理匹配。
引入城市三维地图数据，构建高精度的数字城市模型，这不仅能提供实时的道路信息、建筑布局，还能预测人流密度和交通状况，为无人机的路径规划和避障提供依据。
利用机器学习和人工智能算法，对无人机的飞行数据进行深度分析，不断优化算法模型，提高其在复杂环境下的自主决策能力，通过学习历史数据中的成功案例和失败教训，使无人机在面对类似情况时能做出更优的选择。
通过多源融合定位、高精度数字城市模型和智能算法的优化，我们可以有效提升无人机在复杂城市环境中定位导航至公交枢纽站的准确性和效率，为城市公共交通的智能化发展贡献力量。
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在复杂城市中，无人机通过集成GPS、视觉SLAM与智能路径规划技术精准导航至公交枢纽站。
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