在无人机进行物流运输或地面监测任务时，全挂车作为其重要的承载平台，其动态状态与周围环境的精准监测对于任务的成功至关重要，一个专业问题是：如何有效融合全挂车自身的运动数据与无人机搭载的多种传感器（如GPS、摄像头、雷达）数据，以实现高精度的全挂车状态监控和路径规划？
回答：针对此问题，可采用多源数据融合技术，包括但不限于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对全挂车的GPS、惯性导航等数据进行预处理和校准，确保其准确性；利用无人机搭载的摄像头和雷达实时捕捉全挂车周围环境信息，进行目标检测与跟踪；通过数据融合算法将全挂车自身数据与环境数据有效整合，形成全面的态势感知，此过程需注意数据的时效性、准确性和一致性，以实现全挂车在复杂环境下的安全、高效运行。
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全挂车复杂环境下的无人机数据融合，面临信号衰减、遮挡与动态变化挑战。
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