在桐城这一历史悠久的城市中，随着无人机技术的普及，如何确保无人机在复杂地形和城市环境中安全、精准地飞行，成为了亟待解决的问题。“空中导航”作为无人机飞行的核心机制之一，其准确性和可靠性直接关系到飞行的安全性和效率。
在桐城这样的地区，由于建筑物密集、地形多变，GPS信号易受干扰，导致无人机在执行任务时出现定位偏差，为解决这一问题，我们提出了基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，通过无人机搭载的摄像头实时捕捉周围环境信息，结合机器学习算法进行环境建模和自我定位，有效弥补了GPS信号不足的缺陷。
我们还利用了桐城丰富的自然景观和人文地标作为参考点，构建了高精度的三维地图，这样不仅提高了无人机的自主导航能力，还为后续的路径规划和避障提供了可靠依据，通过这些技术手段的应用，我们成功实现了在桐城复杂环境下的无人机稳定飞行和精准作业，为当地的城市管理和应急救援提供了有力支持。
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