在无人机工业应用中，飞机跑道的监测与维护是一个关键领域，为了确保飞行安全，对跑道表面的损伤、裂缝、积水等异常情况需进行及时准确的检测，无人机在执行此类任务时面临一项专业挑战：如何在复杂多变的跑道环境中实现精准的自主定位。
这要求无人机不仅需具备高精度的GPS定位系统，还需融合视觉识别、激光雷达（LiDAR）等多种传感器数据，以实现环境的三维重建和动态障碍物避让，特别是在跑道边缘、阴影区域或天气条件不佳时，GPS信号易受干扰，导致定位精度下降，跑道上的标志线、停放的飞机等也可能对无人机的飞行路径造成干扰，增加避障难度。
为应对这些挑战，我们开发了一种基于深度学习的多传感器融合算法，该算法能自动校准并融合来自不同传感器的数据，提高无人机在复杂环境下的自主定位能力，通过优化无人机的飞行控制算法和路径规划策略，确保其在跑道上的安全稳定飞行，实现对跑道损伤的精准检测与及时报告，这一技术的应用，将极大提升飞机跑道的维护效率与安全性，为航空业的持续发展提供坚实的技术支撑。
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