在无人机整机装配的复杂流程中，如何确保无人机在复杂城市环境中，如“画廊街”这样的繁华街区，实现精准的定位与导航，是一个极具挑战性的问题。
画廊街因其独特的建筑布局和密集的电磁环境，对无人机的GPS信号和视觉识别系统构成了巨大干扰，为了解决这一问题，我们引入了多传感器融合技术，通过在无人机上装备惯性导航系统、激光雷达（LiDAR）和视觉传感器，形成了一个互补的感知网络，惯性导航系统提供初始方向和速度信息，激光雷达则能穿透部分障碍物，提供精确的三维环境模型，而视觉传感器则负责在光照条件良好的情况下进行高精度的目标识别与跟踪。
我们开发了基于深度学习的智能路径规划算法，该算法能够根据实时传回的环境数据，动态调整飞行路径，避开高楼大厦的阴影区域和电磁干扰源，利用“画廊街”的历史飞行数据训练模型，使无人机能够学习并适应该区域的特定挑战。
通过上述技术手段，我们成功实现了在“画廊街”这样的复杂环境中，无人机的精准定位与导航，为无人机在商业巡检、物流配送等应用场景中提供了可靠的技术支持。
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在无人机整机装配中，采用画廊街视角技术结合GPS与视觉传感器融合算法实现精准定位导航。
无人机在整机装配中，利用画廊街视角技术实现精准定位与导航的智能解决方案。
无人机整机装配中，采用画廊街视角技术实现精准定位与导航系统集成。
在无人机整机装配的画廊街视角下，通过高精度GPS与视觉传感器融合技术实现精准定位导航。
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