在江门这样的城市环境中，高楼林立、地形复杂，如何确保无人机系统在执行任务时既能精准定位，又能有效避障，是当前技术面临的一大挑战。
利用GPS与视觉传感器相结合的定位技术是关键，GPS能提供全局的粗略位置信息，而视觉传感器则能通过图像识别实现局部的精确定位，在江门复杂的城市环境中，这种组合方式能显著提高定位的准确性和稳定性。
引入先进的机器学习算法，使无人机能够“学习”并识别障碍物，通过分析大量飞行数据和障碍物图像，无人机可以逐渐提升其避障能力，即使在复杂多变的环境中也能灵活应对。
建立江门地区的无人机飞行数据库也至关重要，该数据库应包含各类地物的三维模型、高度信息等，为无人机提供实时的环境感知和决策支持。
通过技术融合、算法优化和数据库建设，我们可以在江门地区实现无人机系统的精准定位与高效避障，为城市管理、应急救援等领域提供强有力的技术支持。
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