在无人机技术日益成熟的今天，如何让无人机在复杂多变的自然环境中，如茂密森林、城市高楼间等，实现高效、精准的追踪，成为了技术领域的一大挑战，尤其是对于“猎人”角色——即执行侦察、监视和追踪任务的无人机，其核心问题在于如何提升其自主导航、目标识别与追踪的智能水平。
问题： 如何在不依赖GPS信号的条件下，增强“猎人”无人机的自主导航能力，以应对山区、峡谷等GPS信号受限的复杂环境？
回答： 针对这一问题，可以采用多传感器融合技术，包括但不限于视觉传感器（如高清摄像头）、惯性导航系统（INS）、激光雷达（LiDAR）以及无线信号分析等，通过这些传感器数据的综合处理与算法优化，可以构建出高精度的环境地图，并实现自主避障与路径规划，结合机器学习与深度学习技术，使无人机能够从过往数据中学习并优化其决策模型，即使在无GPS信号的条件下也能保持稳定的飞行与精准追踪，这样的“猎人”无人机，将具备更强的适应性与生存能力，为复杂环境下的侦察与追踪任务提供有力支持。
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