在无人机领域，定位导航的精准度直接关系到任务执行的效果与安全性，随着人工智能技术的飞速发展，如何利用AI优化无人机定位导航的精准度，成为了一个亟待解决的问题。
问题提出： 在复杂环境中，如高楼林立的城区或植被茂密的森林，GPS信号易受干扰，导致无人机定位不准确，如何利用人工智能算法，在无GPS信号或信号弱的情况下，实现无人机的自主、精准定位？
回答： 针对这一问题，一种可行的解决方案是结合深度学习和机器视觉技术，通过训练深度神经网络模型，使无人机能够“学习”并识别周围环境特征，如地标、道路布局等，从而在无GPS信号时，利用视觉信息进行自主定位，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，无人机可以在飞行过程中不断构建并更新环境地图，同时进行自我定位校正，提高在复杂环境下的定位精度。
随着人工智能技术的不断进步，如强化学习、自然语言处理等技术的引入，无人机定位导航的精准度将进一步提升，为无人机在更多领域的应用开辟更广阔的空间。
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人工智能技术通过算法优化与深度学习，显著提升了无人机在复杂环境下的定位导航精准度。
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