在航空航天工程的广阔领域中，无人机导航技术正经历着前所未有的革新，面对复杂多变的地形环境，如何确保无人机在山区、森林、城市峡谷等复杂场景中稳定、精确地飞行，成为了一个亟待解决的问题。
问题： 在设计针对复杂地形的无人机导航系统时，如何有效融合多源传感器数据（如GPS、惯性测量单元、激光雷达、摄像头等），以实现高精度的环境感知与自主避障？
回答： 针对这一挑战，航空航天工程师们采取了多模态融合技术，利用GPS提供全局定位信息，而惯性测量单元则能在GPS信号丢失时提供短时内的连续导航，激光雷达和摄像头则负责实时构建周围环境的三维模型，通过深度学习和计算机视觉算法分析障碍物距离、形状及运动趋势，实现动态避障，结合机器学习技术，无人机能够不断学习并优化其决策过程，提高在复杂环境中的适应性和鲁棒性，这种多层次、多模态的融合策略，不仅提升了导航系统的准确性和可靠性，还为无人机在航空航天领域的广泛应用开辟了新的可能。
航空航天工程在推动无人机导航技术跨越复杂地形挑战中扮演着关键角色，而多模态融合技术的运用则是实现这一目标的重要途径。
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