在繁华的步行街广场，高楼林立、人流如织，电磁环境复杂多变，这对无人机的定位导航提出了严峻挑战，如何确保无人机在这样高干扰的环境中依然能实现精准的定位和导航，是当前技术领域亟待解决的问题。
步行街广场的电磁干扰源众多，如手机通信、Wi-Fi信号等，这些都会对无人机的GPS信号造成干扰，影响其定位精度，广场内建筑物密集，多路径效应严重，使得无人机接收到的信号产生偏差，人流的动态变化也会对无人机的飞行路径造成影响，增加了控制的难度。
为了解决这些问题，我们可以采用多传感器融合的定位方案，结合视觉、惯性、磁力计等多种传感器数据，提高定位的鲁棒性和准确性，利用机器学习和人工智能技术优化无人机的飞行算法，使其能够自动适应复杂环境，减少人为干预，建立高精度的地图和三维模型，为无人机提供更加精确的环境信息，也是提高其定位导航能力的重要手段。
通过这些技术手段的综合应用，我们可以在步行街广场这样的复杂环境中，实现无人机的精准定位和稳定飞行，为商业巡检、安全监控等应用提供有力支持。
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在步行街广场的复杂环境中，无人机通过集成高精度GPS、视觉传感器与智能算法实现精准定位导航。
在步行街广场的复杂环境中，无人机通过集成GPS、视觉识别和激光雷达技术实现精准定位导航。
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