在无人机研发设计中，一个常被忽视却又至关重要的领域是其在复杂环境中的精准定位能力，特别是在城市或森林等具有大量遮蔽物和障碍物的环境中，如何实现“地毯式”搜索成为了一大技术难题。
以森林火灾监测为例，无人机需在茂密的树冠间穿梭，不仅要避开树枝的碰撞，还要确保对每一寸土地进行精确扫描，这要求无人机具备高精度的GPS、视觉传感器和激光雷达等组合导航系统，以实现三维空间内的精准定位和避障，在树木密集、信号遮挡严重的区域，传统GPS信号易受干扰，导致定位精度下降，如何处理海量数据并实时分析，以快速识别火源位置，也是一大挑战。
为解决这一问题，我们正研发一种基于深度学习的自主导航系统，该系统能通过机器视觉和深度学习算法，在无GPS信号的环境下，利用周围环境的视觉特征进行自主定位和路径规划，实现“地毯式”搜索，这不仅提高了无人机的自主性和灵活性，还极大地增强了其在复杂环境中的作业效率和安全性。
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无人机在复杂环境中进行地毯式搜索，面临精准定位的巨大挑战。
无人机在复杂环境中，如森林或城市峡谷的精准定位挑战堪比地毯式搜索。
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