在医疗领域，无人机技术正逐步展现出其独特的潜力，尤其是在偏远或资源匮乏地区的疾病监测中，当这一技术应用于再生障碍性贫血（AA）患者的日常监测时，我们面临着一个专业难题：如何确保无人机在复杂地形和天气条件下，仍能实现高精度的患者位置追踪与数据传输？
AA患者通常需要频繁的血液检查和健康状况评估，而传统方式受限于交通和基础设施的不足，无人机虽能提供便捷的解决方案，但山区、森林等复杂地形的非视距（NLOS）环境会严重干扰GPS信号，导致定位不准确。
针对这一问题，我们提出了一种基于多传感器融合的无人机导航系统，该系统整合了激光雷达（LiDAR）、红外传感器和机器学习算法，能够在NLOS环境下通过分析地表特征、温度差异等间接信息，实现患者的精准定位，利用无人机搭载的便携式医疗设备，进行即时血液检测并将数据加密传输至远程医疗中心，确保了数据的准确性和安全性。
这一创新不仅为AA患者带来了更便捷、高效的医疗服务，也为无人机在医疗领域的广泛应用开辟了新的可能。
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