在信息科学日益发展的今天，无人机技术作为其重要应用领域之一，正面临着前所未有的挑战，如何确保无人机在复杂环境中的精准定位导航，成为了亟待解决的问题。
问题提出：
在信息科学视角下，无人机定位导航的准确性高度依赖于其接收到的环境信息（如GPS信号、无线信号、视觉信息等）的准确性和完整性，由于信号干扰、多路径效应、环境动态变化等因素，这些信息的可靠性和稳定性往往难以保证，如何高效地处理和融合这些多源异构信息，以实现高精度的定位和导航决策，也是当前技术的一大难题。
回答：
针对上述问题，我们可以从以下几个方面入手：利用先进的信号处理技术（如滤波算法、深度学习等）来提高环境信息的可靠性和准确性，采用多传感器融合技术，将不同来源的信息进行互补和校正，以减少单一传感器的误差，结合机器学习和人工智能技术，可以实现对环境动态变化的自适应学习和预测，提高导航决策的智能性和鲁棒性，加强信息科学在无人机定位导航领域的基础研究，探索新的理论和方法，以推动该领域的持续发展。
在信息科学的浪潮中，只有不断探索和创新，才能确保无人机在复杂环境中的精准定位导航，为无人机技术的广泛应用奠定坚实基础。
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在信息科学的浩瀚中，利用高精度GPS、传感器融合与AI算法是确保无人机精准定位导航的关键。
在信息科学的浩瀚海洋中，无人机精准定位导航需融合高精度传感器、先进算法与实时数据处理技术。
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