在无人机执行复杂任务时，如夜间侦察或偏远地区作业，“明光”条件下的路径规划成为关键挑战，考虑到光线变化对视觉传感器的影响，如何确保无人机在“明光”环境下仍能准确执行任务，是技术员面临的一大难题。
针对此问题，我们提出了一种基于多源信息融合的路径规划算法，该算法不仅考虑GPS数据，还整合了环境光强度、无人机自身传感器数据以及预先设定的任务优先级，通过机器学习算法对“明光”环境下光线变化进行建模，动态调整路径规划策略，确保无人机在光线突变时仍能保持稳定飞行和精确执行任务。
我们还引入了实时反馈机制，使无人机在飞行过程中能根据实际情况即时调整路径，进一步提升了在“明光”环境下的自主作业能力，这一策略为无人机在复杂环境下的应用提供了有力支持，确保了任务的高效与安全执行。
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在明光环境下，通过优化无人机路径规划算法的精准度提升策略有效增强了导航精度与任务效率。
在明光环境下，通过优化无人机路径规划算法的精准度提升策略有效增强了无人机的导航能力与任务执行效率。
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