在商场这一复杂多变的室内环境中，无人机飞控系统面临着前所未有的挑战，由于商场内部结构复杂，包括但不限于柱子、玻璃幕墙、人群密集区等，如何确保无人机在执行任务时既能精准定位又能有效避障，成为了一个亟待解决的问题。
商场的反射性表面（如玻璃幕墙）会对GPS信号产生干扰，导致定位不准确，为解决这一问题，可采用视觉定位技术结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，通过无人机搭载的摄像头实时捕捉环境特征，进行高精度的即时定位与地图构建。
为避免与商场内的障碍物（如柱子、人群）发生碰撞，飞控系统需集成先进的避障算法，这包括但不限于使用深度学习技术对障碍物进行识别与分类，以及通过超声波、红外等传感器实现近距离的物理避障。
考虑到商场内人流量大、环境动态变化的特点，飞控系统还需具备高度的自适应性和鲁棒性，能够根据实时数据快速调整飞行策略，确保安全稳定地完成任务。
如何在商场环境中实现无人机飞控系统的精准定位与高效避障，是当前技术领域的一大挑战，也是未来无人机应用推广的关键所在。
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