在古镇街巷的复杂环境中，无人机飞控体系面临着一系列独特的挑战，古镇的建筑布局往往密集且不规则，街道狭窄，转弯多，这要求无人机具备高精度的定位能力和灵活的避障策略，古镇内常常有行人、车辆等动态障碍物，如何实时感知并安全避开这些障碍物，是飞控系统需要解决的关键问题，古镇的建筑风格和色彩对无线信号的干扰也不容忽视，这可能影响无人机的通信稳定性和控制精度。
针对这些问题，我们采用了一种基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）与GPS融合的导航方案，通过在无人机上搭载高分辨率摄像头和激光雷达，结合先进的图像处理算法，实现即使在无GPS信号的狭窄巷道中也能保持精确的自我定位和路径规划，引入机器学习算法优化避障策略，使无人机能够根据实时环境数据做出快速而安全的决策，我们还对通信系统进行了优化设计，以减少古镇内建筑物的干扰，确保控制指令的稳定传输，通过这些技术手段的应用，我们成功实现了在古镇街巷中无人机的精准导航与安全飞行。
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