在当今智能交通与物流领域，无人机在停车场内的自主导航与物资配送展现出巨大潜力，面对停车场内复杂的结构——包括多层次的车位、高耸的立柱、以及不时移动的车辆——如何确保无人机在这样高动态、低可见度的环境中实现精准定位与有效避障，成为了一个亟待解决的技术难题。
问题： 在高度密集且结构复杂的停车场环境中，如何优化无人机的环境感知系统，以实现高精度的自我定位，并有效识别并避开障碍物（如停放的车辆、立柱等），同时确保飞行安全与效率？
回答： 针对此问题，可采用多传感器融合技术，包括但不限于激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、视觉摄像头以及惯性导航系统（INS），通过这些传感器的数据互补，可以构建出停车场内的高精度三维地图，并实时更新，结合深度学习算法对动态障碍物进行识别与预测，无人机能更精确地规划飞行路径，有效避开突发情况，引入基于强化学习的决策系统，使无人机能在不同场景下自适应调整飞行策略，进一步提升在复杂环境中的操作灵活性与安全性，这些技术的综合应用，为无人机在停车场内的智能作业铺平了道路。
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无人机在复杂停车场中，通过高精度定位与智能避障技术突破重重挑战。
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