在探索无人机在特殊环境下的应用时，一个极具挑战的场景便是跨海隧道，由于隧道内光线不足、信号屏蔽以及复杂的空间结构，传统GPS定位系统在隧道内往往失效，这给无人机的精准导航带来了巨大难题。
为了解决这一问题，我们提出了基于视觉和惯性导航的融合方案，通过在隧道内设置高精度的视觉标记点，无人机搭载的摄像头可以实时捕捉这些标记点，结合惯性测量单元（IMU）的数据，进行高精度的即时定位与地图构建（SLAM），这种方法的优势在于，即使在GPS信号丢失的情况下，也能保持较高的定位精度和稳定性。
我们还利用了机器学习技术对隧道环境进行学习和优化，使无人机能够更好地适应隧道内的复杂情况，如弯道、斜坡等，通过不断的迭代和优化，我们相信无人机在跨海隧道中的通行将变得更加安全、高效，这一技术不仅为无人机在特殊环境下的应用开辟了新天地，也为未来智能交通系统提供了新的思路。
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跨海隧道中，无人机利用高精度GPS、雷达与视觉识别技术实现精准导航。
跨海隧道中，无人机利用高精度GPS、雷达与视觉识别技术实现精准导航。
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