在港口码头的复杂环境中，无人机电动机组需精准定位与高效避障以完成货物运输、监控等任务，这主要面临两大挑战：一是港口内大型机械、船只的频繁移动造成的电磁干扰；二是码头结构复杂、光线变化大，对视觉导航提出高要求。
为解决这些问题，可采用以下技术方案：利用GPS与惯性导航系统（INS）的组合导航技术，提高定位精度与连续性，同时引入磁罗盘和里程计数据融合算法，减少电磁干扰影响，开发基于机器视觉的实时避障系统，通过深度学习算法对港口环境进行建模，识别并预测障碍物位置与运动轨迹，实现动态避障，为应对光线变化，可引入红外热成像技术作为辅助传感器，提高夜间或恶劣天气下的作业能力。
通过多源信息融合、智能算法优化及多模态传感器应用，可有效提升港口码头无人机电动机组的精准定位与避障能力，为港口物流自动化提供坚实的技术支撑。
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