在无人机执行飞行任务时，跑道环境因其复杂性和动态性，对无人机的定位导航提出了严峻挑战，特别是在跑道交叉、多跑道并行或跑道周围有高楼等障碍物的情况下，GPS信号易受干扰，导致无人机定位不准确，甚至出现偏航、坠机等风险。
为解决这一问题，现代无人机多采用多传感器融合的定位导航系统，除了GPS外，还结合了惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VIO）、激光雷达（LiDAR）等传感器，这些传感器能够提供互补的定位信息，提高在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
利用跑道上的特定标识（如跑道灯、边界线）进行视觉识别和匹配，也是实现精准定位的有效方法，通过在无人机上安装高精度相机，对跑道上的标识进行实时识别和跟踪，可以显著提高无人机在跑道环境中的定位精度和安全性。
通过多传感器融合和视觉识别技术，无人机在复杂跑道环境中实现精准定位导航已成为可能，为无人机在机场、港口等复杂环境下的应用提供了有力支持。
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在复杂跑道环境中，无人机通过集成GPS、视觉传感器与机器学习算法实现精准定位导航。
在复杂跑道环境中，无人机通过集成GPS、视觉识别与惯性导航技术实现精准定位和自主飞行。
复杂跑道环境下的无人机，通过高精度GPS、视觉识别与惯性导航技术融合实现精准定位。
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