在实验室这一封闭且受控的环境中，无人机系统的操作面临着独特的挑战，尤其是精准定位方面，由于实验室内部结构复杂，多障碍物（如实验台、仪器设备）的干扰，以及电磁波的反射和吸收，导致GPS信号不稳定，影响无人机的自主导航和任务执行。
为应对这一挑战，我们采用了多传感器融合的解决方案，通过在无人机上搭载激光雷达（LiDAR）和视觉传感器（如双目相机），结合实验室的3D地图，实现高精度的环境感知与避障，利用超宽带（UWB）技术，在实验室内部部署多个基站，为无人机提供厘米级的室内定位能力，我们还开发了基于机器学习的算法，对传感器数据进行实时处理与分析，以应对突发情况下的定位误差和路径规划调整。
通过这些措施，我们成功地在实验室环境中实现了无人机系统的稳定、精准操作，为后续的科研实验和教学活动提供了有力支持，我们将继续探索更先进的定位与导航技术，以适应更加复杂多变的应用场景。
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