在无人机进行户外作业时，常常会遇到各种障碍物，被罩”现象尤为特殊且具有挑战性，当无人机穿越茂密的树林或城市高楼间的缝隙时，树叶、树枝或建筑物的遮蔽物（即“被罩”）会严重影响其GPS信号的接收，导致定位精度大幅下降，甚至出现定位丢失的情况。
针对这一问题，我们可以从以下几个方面入手解决：
1、多源融合定位技术：结合GPS、惯性导航系统（INS）和视觉里程计（VIO）等多种传感器数据，通过算法融合提高定位的鲁棒性，尤其是视觉传感器能在“被罩”情况下提供连续的视觉特征匹配，有效弥补GPS信号的缺失。
2、深度学习与图像识别：利用深度学习算法对无人机周围的图像进行实时分析，识别并避开“被罩”区域，这不仅能提高定位精度，还能增强无人机的自主避障能力。
3、优化飞行路径规划：在任务规划阶段就考虑避开高遮挡区域，选择开阔地带飞行，减少“被罩”对定位的影响。
通过上述技术手段的综合应用，可以有效提升无人机在复杂环境下的定位导航能力，确保其安全、稳定地完成任务。
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在复杂环境下，无人机定位需采用多源融合算法与智能抗干扰技术来突破'被罩’的信号屏蔽难题。
突破'被罩’干扰，需采用多源融合与智能算法优化无人机定位精度。
在复杂环境中，无人机定位需采用多源信息融合与抗干扰算法来突破'被罩’的信号屏蔽难题。
在复杂环境中，无人机定位需采用多源融合算法与智能抗干扰技术突破'被罩’影响。
无人机在复杂环境中突破'被罩’干扰，需精准算法与多源定位融合技术。
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