在无人机执行复杂环境下的任务时，如城市绿化监测或农业植保，精准的飞行定位是关键，当无人机在植被密集的地区飞行时，尤其是装饰植物密集的公园或花园，GPS信号易受干扰，导致定位不准确。
为了解决这一问题，我们可以利用无人机搭载的视觉传感器和机器学习算法，通过训练模型识别装饰植物的形状、颜色和纹理特征，无人机可以在飞行过程中实时识别并避开这些植物，减少信号干扰，结合激光雷达（LiDAR）技术，可以提供更精确的三维环境信息，进一步提升定位精度，利用植物生长周期和季节性变化的数据，无人机可以预测并规划避开未来可能出现的密集植物区域，确保飞行任务的顺利进行。
通过结合视觉识别、机器学习和LiDAR技术，我们可以有效解决装饰植物对无人机飞行定位的干扰问题，提升无人机在复杂环境下的自主作业能力。
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