在无人机技术的飞速发展中，精准定位与高效避障作为实现复杂环境作业的“最后一公里”，一直是学术界与工业界共同关注的焦点，教授指出，当前无人机导航系统虽已取得显著进步，但在高密度城市环境、复杂森林或峡谷等极端条件下，仍面临信号干扰严重、GPS信号丢失及复杂地形适应性问题。
针对这一挑战，教授建议从以下几个方面入手：融合多源传感器数据（如视觉、激光雷达、惯性导航系统等），构建更加鲁棒的环境感知系统；利用深度学习与机器视觉技术，提升无人机的自主决策与动态避障能力；探索量子导航技术，以解决传统GPS在特定环境下的局限性。
教授强调，跨学科合作与创新思维是突破当前瓶颈的关键，通过与计算机科学、物理学及材料科学等领域的紧密合作，我们有望在不久的将来，实现无人机在各种复杂环境下的精准导航与高效作业，为无人机技术的广泛应用开辟新篇章。
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通过融合多传感器数据与深度学习算法，教授视角下突破无人机‘最后一公里’瓶颈需注重精准定位技术与智能避障系统的创新升级。
在无人机导航中，突破最后一公里的瓶颈需融合高精度GPS、视觉SLAM与机器学习算法。
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