在日益繁忙的都市中，无人机在物流配送、安全巡检等领域的应用逐渐扩展至停车场管理，如何在复杂多变的停车场环境中实现无人机的精准定位与有效避障，成为了一个亟待解决的技术难题。
停车场内环境复杂，包括但不限于不同材质的地面反射、车辆停放位置的随机性以及光线变化等因素，这些都给无人机的视觉识别和距离测量带来了巨大挑战，在狭小的空间内，如何确保无人机既能高效完成任务又不与周围车辆或障碍物发生碰撞，是保障安全飞行的关键，随着停车场内人流量和车流量的增加，如何实现无人机的实时动态避障，也是技术上的一大考验。
针对上述问题，我们提出了基于多传感器融合的解决方案，通过融合激光雷达、摄像头、超声波等多种传感器数据，构建三维环境模型，实现更精确的环境感知和定位，利用先进的机器学习算法，提高无人机的决策能力，使其能在复杂环境中做出快速而准确的反应，我们还引入了智能路径规划技术，确保无人机在执行任务时能够选择最优的飞行路径，有效避免碰撞风险。
无人机在停车场环境下的精准定位与避障技术，是推动其广泛应用的关键所在，也是我们未来研究的重要方向。
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