在押运车执行任务时，面对城市高楼林立、隧道纵横、交叉路口众多的复杂环境，无人机的精准定位导航成为一项关键技术挑战，如何确保无人机在快速移动中，依然能准确无误地跟随押运车，并实时传输高清视频监控画面，是当前技术领域亟待解决的问题。
问题： 在高动态、多路径效应的复杂城市环境中，如何提高无人机对押运车的稳定跟踪与精准定位能力？
回答： 针对这一问题，可采用多传感器融合技术结合深度学习算法，利用GPS、惯性导航系统（INS）以及视觉里程计（Visual Odometry）等传感器，为无人机提供多维度、高精度的位置和姿态信息，引入深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对押运车的视觉特征进行学习和预测，提高在复杂环境下的目标识别和跟踪能力，通过构建高精度的地图和路径规划算法，结合实时动态调整策略，确保无人机在面对突发情况时能够迅速做出反应，保持对押运车的稳定跟踪。
通过多传感器融合与深度学习技术的综合应用，可以有效提升无人机在复杂环境下的定位导航能力，为押运车等重要任务提供更加安全、可靠的空中支援。
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