在无人机定位导航的复杂环境中，数据结构的优化是提升导航精度的关键，一个高效、准确的数据结构能够确保无人机在接收、处理和存储导航信息时，能够快速、准确地完成计算和决策。
问题提出：
在多源数据融合的场景下，如何设计一个既能有效整合来自不同传感器（如GPS、惯性导航系统、视觉传感器等）的数据，又能减少数据冗余和误差的数据结构？
回答：
针对这一问题，可以采用“融合树”数据结构来优化无人机定位导航，融合树是一种层次化的数据结构，它能够按照一定的规则将多个传感器的数据进行逐级融合，最终形成一个统一的、高精度的定位结果，在融合树中，每一层节点代表一个融合层次，通过加权平均、卡尔曼滤波等算法对来自不同传感器的数据进行融合处理，从而有效减少误差并提高数据的可靠性，为了适应复杂环境中的动态变化，融合树还可以采用自适应调整策略，根据实际情况动态调整融合层次和权重，以保持最佳的导航性能，通过这样的数据结构设计，无人机在复杂环境中的定位导航精度和稳定性将得到显著提升。
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在复杂环境中，通过优化无人机定位导航的数据结构与算法可显著提升精度。
在复杂环境中，通过优化无人机定位导航的数据结构如使用更高效的算法和滤波技术可显著提升精度。
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