无人机几何定位，如何确保复杂环境下的高精度？

在无人机工业应用中，几何定位的准确性是决定任务成功与否的关键因素之一，特别是在复杂环境中，如城市峡谷、森林或建筑密集区，GPS信号易受干扰，导致定位误差增大，如何在这种环境下确保无人机的几何定位精度呢？

多源融合定位是一种有效的方法，通过整合GPS、惯性导航系统（INS）和视觉里程计（VIO）等多种传感器数据，可以相互校准和修正误差，提高定位的稳定性和准确性，在GPS信号丢失的区域内，INS和VIO可以提供连续的、相对准确的定位信息，而当GPS信号恢复时，又可以与INS和VIO的数据进行融合，进一步优化定位结果。

环境感知与建模也是提升几何定位精度的关键，通过搭载高分辨率相机、激光雷达（LiDAR）等传感器，无人机可以实时构建周围环境的3D模型，这种模型不仅可以帮助无人机更好地理解其所在环境，还可以通过几何关系校正自身的位置和姿态，从而提高定位的准确性。

后处理优化也是不可或缺的一环，通过收集无人机飞行过程中的所有传感器数据，利用先进的算法进行后处理，可以进一步消除随机误差和系统误差，提高几何定位的精度和可靠性。

通过多源融合定位、环境感知与建模以及后处理优化等手段，可以在复杂环境下有效提升无人机的几何定位精度，为工业应用提供更加可靠和精准的解决方案。