在滑冰场这样充满动态变化和反射性表面的环境中，无人机的定位导航面临巨大挑战。问题： 如何有效减少滑冰场表面冰面反射对GPS信号的干扰，确保无人机在高速移动的人群中安全、准确地执行任务？
回答： 针对滑冰场这一特殊环境，我们可以采用多模态融合定位技术来提高无人机的定位精度和鲁棒性，具体而言，可以结合使用GPS、视觉里程计（Visual Odometry, VO）和惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的优点，在GPS信号受干扰时，利用VO和INS进行互补，通过连续的图像特征匹配和陀螺仪、加速度计数据，实现短时间内的精确位置估计，引入深度学习算法对冰面反射进行识别和过滤，进一步减少误差，通过无人机上的避障传感器（如激光雷达、超声波传感器）实时监测周围环境，确保在人群密集区域的安全飞行，这种多层次、多模态的定位导航策略，将极大提升无人机在滑冰场等复杂环境中的自主性和可靠性。
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