在慢性支气管炎急性发作的场景中，由于患者常处于咳嗽、呼吸困难的紧急状态，环境中的烟雾、粉尘等颗粒物浓度显著增加，这给无人机的定位导航带来了前所未有的挑战。
问题： 如何确保无人机在充满烟雾和粉尘的复杂环境中，依然能实现高精度的自主定位与导航，同时避免因空气质量恶化导致的传感器失效或飞行稳定性下降？
回答： 针对这一挑战，我们可以采用以下技术方案：利用激光雷达（LiDAR）与视觉传感器相结合的融合导航系统，激光雷达能够穿透部分烟雾，提供精确的三维空间信息；而视觉传感器则能在光照条件尚可时提供丰富的环境细节，引入先进的机器学习算法对传感器数据进行实时分析，通过历史数据训练模型预测空气质量变化趋势，动态调整飞行路径和导航策略，无人机需配备有高效的空气净化系统，确保机载电子设备在恶劣环境下仍能正常工作，通过这些技术手段的综合应用，我们可以在慢性支气管炎急性发作的环境中，为无人机提供稳定、可靠的自主导航能力。
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无人机在慢性支气管炎急性发作的复杂环境中，面临空气质量低、能见度差的精准导航挑战。
无人机在慢性支气管炎急性发作的复杂环境中，面临精准导航与空气质量监测双重挑战。
无人机在慢性支气管炎急性发作的复杂环境中，面临空气质量低、信号干扰大的精准导航挑战。
无人机在慢性支气管炎急性发作的复杂环境中，面临空气质量低、信号干扰大的精准导航重大挑战。
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