在福州这座繁华的都市中，高楼林立、电磁环境复杂，无人机在执行任务时常常面临信号干扰、GPS漂移等挑战，如何确保无人机在这样复杂的环境中依然能实现精准的自主导航与控制，是当前飞控体系面临的一大难题。
针对此问题，我们采用了多传感器融合技术，包括但不限于视觉惯性里程计（VIO）、激光雷达（LiDAR）以及超宽带（UWB）定位系统，VIO通过摄像头和惯性传感器提供连续且稳定的姿态估计，有效弥补GPS在复杂环境下的不足；LiDAR则能生成高精度的环境地图，帮助无人机避开障碍物；UWB则提供高精度的距离和位置信息，增强无人机在室内或密集建筑区的定位能力。
我们还开发了基于机器学习的智能决策系统，使无人机能够根据实时环境数据做出最优的飞行决策，这一系列技术措施的集成应用，显著提升了福州地区无人机飞控体系的稳定性和可靠性，为城市管理、应急救援等应用场景提供了强有力的技术支撑。
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