在邹城这样的城市环境中，高楼林立、街道狭窄，无人机在执行任务时常常会遭遇“城市峡谷”效应，即无人机在复杂城市环境中因信号遮挡、多路径效应等导致的导航精度下降、定位漂移等问题，这无疑对无人机的自主导航技术提出了严峻挑战。
针对此问题，我们团队提出了基于多传感器融合的导航方案，具体而言，我们利用GPS、惯性导航系统（INS）以及视觉传感器（如摄像头、激光雷达）的互补优势，构建了一个三维立体导航系统，在GPS信号不佳的区域，通过INS和视觉传感器提供辅助定位，确保无人机的稳定飞行；而在开阔地带，则充分利用GPS的高精度特性，提高整体导航的准确性和可靠性。
我们还引入了机器学习和人工智能技术，对无人机在“城市峡谷”中的飞行数据进行深度学习，不断优化算法模型，提高无人机的自主决策能力和环境适应能力，这一系列技术措施的实施，有效解决了邹城等城市环境中无人机导航的“城市峡谷”效应问题，为无人机的广泛应用奠定了坚实基础。
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