在工业级无人机地图学应用中，一个核心挑战是如何在复杂环境中实现高精度的自主定位，传统GPS信号在城区、林区或隧道等遮蔽区域常出现信号丢失或偏差，导致无人机无法准确执行任务。
为解决这一问题，我们引入了多传感器融合技术，包括但不限于激光雷达（LiDAR）、惯性导航系统（INS）和计算机视觉，LiDAR能够提供高精度的三维环境模型，INS则能在无GPS信号时维持位置和姿态的连续性，而计算机视觉则用于识别和跟踪地面特征，提高定位的鲁棒性。
通过这些技术的综合应用，我们实现了在遮蔽区域内的精准定位，误差可控制在厘米级，这不仅提升了无人机的自主作业能力，还极大地扩展了其在工业地图学领域的应用范围，如物流配送、管道巡检、应急救援等，随着算法的优化和传感器的进一步发展，无人机在工业地图学中的应用将更加广泛和深入。
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