在无人机物流和空中交通管理中，滑行道作为连接停机坪与跑道的桥梁，其上的无人机定位导航面临诸多挑战。主要问题在于滑行道环境复杂多变，包括不同材质的地面、频繁的车辆和人员活动、以及可能存在的电磁干扰，这些因素都可能导致GPS信号不稳定或丢失，进而影响无人机的精确导航和安全飞行。
为解决这一问题，可采取以下策略：利用多传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）、惯性导航系统（INS）和视觉传感器，以提供更稳定、更可靠的定位信息，开发基于机器学习的智能算法，使无人机能够实时分析滑行道环境并做出最优决策，建立滑行道专用的无线通信网络，确保无人机与地面控制站之间的数据传输稳定可靠，通过定期的无人机滑行道测试和模拟训练，提高其应对复杂环境的能力。
通过技术创新和科学管理，可以有效提升无人机在复杂滑行道中的定位导航能力，为未来无人机物流和空中交通管理的发展奠定坚实基础。
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无人机在复杂滑行道中实现精准定位导航，面临多路径干扰与信号盲区挑战；通过AI算法优化、GPS辅助及视觉识别技术有效解决。
无人机在复杂滑行道中精准定位导航，面临多因素干扰挑战；通过AI路径规划与高精度GPS融合技术有效解决。
无人机在复杂滑行道中精准定位导航，面临多因素干扰挑战；通过AI路径规划与高精度GPS融合技术有效解决。
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