在日益繁忙的城市中，无人机技术在出租车停车场管理中展现出巨大潜力，如何确保无人机在复杂环境中对停放区域进行精准定位，成为了一个亟待解决的问题，特别是在夜间或恶劣天气条件下，光线不足、地面反光等因素会严重影响无人机的视觉识别能力，导致定位偏差甚至失败。
针对这一问题，我们提出了一种基于多传感器融合的无人机定位导航方案，该方案结合了GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器（如摄像头）的数据，通过算法融合各传感器信息，提高定位的准确性和鲁棒性，在出租车停车场的应用中，无人机能够实时感知周围环境变化，自动调整飞行姿态和路径规划，确保准确降落在指定区域，我们还引入了机器学习技术，使无人机能够从历史数据中学习并优化其导航策略，进一步提升在复杂环境下的定位能力，这一技术不仅提高了无人机的自主性，也为出租车停车场管理带来了新的解决方案。
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无人机导航在出租车停车场面临精准定位的微妙挑战，考验着技术的极限。
在繁忙的出租车停车场，无人机导航需跨越精准定位挑战：高楼林立间寻找微小空隙停车。
出租车停车场内，无人机导航面临精准定位的复杂挑战：高楼林立下的微小误差皆成难题。
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