在海洋环境中，无人机执行对轮船的监控、物资运输等任务时，面临海浪干扰、电磁干扰等多重挑战，其定位导航的准确性尤为重要，一个关键问题是：如何在复杂海况下，确保无人机能够精准地定位并跟踪轮船？
需要采用多传感器融合技术，包括GPS、惯性导航系统（INS）以及视觉传感器等，GPS在开阔海域表现良好，但在高楼或海浪遮挡时易失锁；INS则能提供连续的姿态和位置信息，但会随时间积累误差，通过融合这些数据，可以弥补单一传感器的不足，提高定位的稳定性和准确性。
利用轮船自身的AIS（船舶自动识别系统）信息作为辅助定位源，AIS能提供轮船的精确位置、速度和航向等数据，与无人机的定位信息结合，形成“地面真相”，进一步校正无人机的定位误差。
采用机器学习和深度学习算法对历史数据进行训练和模型优化，使无人机能够学习并适应不同海况下的定位模式，提高在复杂环境下的自主导航能力。
通过多传感器融合、AIS辅助定位以及智能算法优化，可以有效解决在复杂海况下无人机对轮船的精准定位问题，为海洋作业提供更加可靠的技术支持。
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复杂海况中，无人机利用GPS、雷达与AI算法精准锁定轮船位置。
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