在无人机导航科技领域，信息论不仅是一个理论工具，更是提升导航精度与效率的关键，一个专业问题是：如何利用信息论原理，在复杂环境中有效降低无人机路径规划的“信息熵”，即减少不确定性，提高决策的可靠性与效率？
回答：信息论为这一问题提供了理论基础，通过量化信源（即无人机导航中的环境感知数据）的不确定性，我们可以利用香农信息论中的熵概念，评估不同路径选择的信息增益与损失，具体而言，可以设计算法，使无人机在路径规划时优先考虑那些能最大程度减少整体系统不确定性的路径，这包括利用传感器融合技术，整合来自多源的数据，以降低单一传感器带来的高“信息熵”风险，通过机器学习技术，无人机可以学习并适应不同环境下的最优路径选择策略，进一步优化路径规划的“信息效率”。
信息论在无人机导航中的应用，不仅关乎理论上的精确计算，更在于如何将这些理论转化为实际飞行中的智能决策能力，从而在复杂多变的环境中，为无人机提供更加稳定、高效的导航解决方案。
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信息论在无人机导航中通过降低路径规划的'熵值’，即提高信息的确定性和可预测性，优化了飞行决策和效率。
信息论在无人机导航中通过降低路径规划的'熵值’，优化决策过程，提高飞行效率。
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