在吊桥的维护与监测中，无人机技术以其高效、无接触的特性能显著提升桥身检测的准确性和安全性，面对复杂多变的桥身结构与自然环境，如何实现无人机在吊桥桥身上的精准定位，成为了一个亟待解决的技术难题。
吊桥桥身通常具有较大的跨度和高度，风力、温度变化等因素易导致桥身微小形变，这对无人机的悬停稳定性和定位精度提出了极高要求，桥身表面可能存在涂层、锈蚀等，影响无人机的光学识别和传感器数据采集，如何确保无人机在长时间作业下仍能维持高精度的导航与控制，也是一大挑战。
为应对这些挑战，我们正研发一种基于机器视觉与深度学习的无人机自主导航系统，该系统能实时分析桥身图像，结合GPS、惯性导航等多源数据，实现动态环境下的高精度定位与自主避障，为吊桥桥身的全面检测提供可靠保障，这一技术不仅提升了检测效率，更确保了桥梁结构的安全与稳定。
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