在当今的智能城市中，无人机的应用日益广泛，尤其是在物流配送、环境监测和紧急救援等领域，在诸如停车场这样的复杂环境中，无人机的定位导航技术仍面临巨大挑战。
问题提出：在密集的停车场环境中，由于建筑物的遮挡、地面材质的反射以及车辆停放的无序性，GPS信号常常受到干扰，导致无人机定位不准确甚至丢失，如何实现无人机在众多车辆间安全、高效地穿梭也是一个技术难题。
回答：针对上述问题，一种可能的解决方案是采用多传感器融合的定位导航系统，这包括但不限于：
1、视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：利用无人机搭载的摄像头捕捉环境特征，通过算法处理实现自主导航。
2、超声波/雷达避障：在无人机周围安装超声波或雷达传感器，实时感知周围障碍物距离，确保飞行安全。
3、Wi-Fi/蓝牙信号强度定位：利用停车场内已有的Wi-Fi或蓝牙信号，通过信号强度计算无人机的位置，提高在GPS信号不佳时的定位精度。
通过这些技术的综合应用，可以在复杂停车场环境中为无人机提供稳定、可靠的定位导航能力，推动其在物流、巡检等领域的进一步应用与发展。
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在复杂停车场环境中，无人机利用GPS、视觉识别与机器学习算法精准定位导航。
无人机在复杂停车场中，利用GPS、视觉识别与AI算法实现精准定位导航。
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