在无人机技术的飞速发展中，定位导航作为其核心功能之一，面临着诸多挑战，尤其是在不同时段下。日间时段，由于光照充足，GPS信号接收较为稳定，无人机定位精度高，但太阳光可能对光学传感器造成干扰，影响环境感知的准确性，需采用先进的算法对光强进行补偿，确保导航的稳定性。
而黄昏至黎明时段，由于光照条件恶劣，GPS信号易受干扰，导致定位不准确甚至丢失，为应对这一挑战，可利用惯性导航系统（INS）作为辅助，通过整合多源数据提高定位的连续性和准确性，结合视觉定位技术，利用环境特征进行匹配，也能有效弥补GPS信号的不足。
夜间时段则带来了另一番挑战，虽然星光和月光为无人机提供了微弱的光源，但光线不足导致视觉传感器性能下降，可利用激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等主动感知技术，通过发射并接收回波来精确测距和定位，结合无线通信网络（如Wi-Fi、蓝牙）进行辅助定位，也能在夜间提供可靠的导航支持。
不同时段下无人机定位导航面临的挑战各异，但通过综合运用多种技术手段和智能算法，可以显著提升其适应性和准确性，为无人机的广泛应用奠定坚实基础。
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无人机在复杂多变的时段中实现精准定位导航，需克服光线变化、天气干扰等挑战，通过AI算法优化与备用方案切换策略有效应对。
无人机导航在多时段面临精准定位挑战，智能算法与GPS辅助有效破解难题。
无人机定位导航，在复杂多变的时段中面临信号干扰与能效挑战，通过智能算法优化和备用系统设计有效解决难题。
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