在建材店密集的街区进行无人机作业时，一个关键挑战是确保无人机能够精准地定位和导航，以避免在复杂的建筑环境中迷失方向或发生碰撞，这主要涉及以下几个技术难题：
1、多路径效应干扰：建材店周围的高大建筑会引发信号的多次反射，导致GPS信号的失真和不稳定，影响定位精度。
2、非视距（NLOS）问题：在街区内部，无人机可能因障碍物遮挡而无法直接接收到卫星信号，需要依赖地面基站进行辅助定位，这增加了系统复杂性和计算负担。
3、动态环境适应性：建材店内人流、物流的频繁变动，使得环境动态多变，要求无人机具备快速适应新环境的能力。
为解决这些问题，可采取以下措施：
- 融合多种传感器（如视觉、激光雷达、惯性导航）以提高定位的鲁棒性；
- 优化地面基站布局和信号处理算法，减少NLOS影响；
- 开发基于深度学习的环境感知和预测模型，提升无人机对动态环境的适应能力。
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在建材街区，无人机利用高精度GPS与视觉识别技术精准‘认路’，穿梭于店铺间无压力。
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