在无人机领域，复杂环境下的导航技术一直是工程技术的一大挑战。如何确保无人机在森林、城市峡谷或沙漠等复杂地形中保持高精度的导航性能？
我们需要考虑的是多传感器融合技术，通过集成GPS、惯性导航系统（INS）、视觉传感器和激光雷达（LiDAR）等多种传感器，可以提供更全面、更准确的环境感知能力，这不仅能提高定位精度，还能有效应对GPS信号丢失或干扰的情况。
优化算法和机器学习技术的应用至关重要，通过算法优化，可以减少因环境干扰导致的误差累积，提高导航系统的鲁棒性，而机器学习则能使无人机在飞行过程中不断学习并适应新的环境特征，提升其自主导航能力。
路径规划和避障策略的优化也是关键，在复杂环境中，无人机需要能够快速计算并选择最优路径，同时具备实时避障的能力，这要求我们在工程设计中充分考虑环境因素，设计出既高效又安全的飞行策略。
通过多传感器融合、算法优化、机器学习应用以及路径规划和避障策略的优化，我们可以显著提升无人机在复杂环境中的工程技术导航性能，为无人机的广泛应用奠定坚实基础。
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在复杂环境中优化无人机导航性能，需结合AI算法、多传感器融合与动态路径规划技术。
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