在探索无人机在复杂环境中的自主飞行能力时，立体停车场无疑是一个极具挑战性的场景，其独特的三维结构、密集的停放区域以及有限的垂直空间，对无人机的飞行机制提出了高要求，一个关键问题是如何在这样的环境中实现精确的定位与高效的避障。
由于立体停车场的结构复杂且空间狭小，传统GPS信号往往难以穿透，这要求无人机必须依赖更先进的室内定位技术，如视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）或超宽带（UWB）技术，以实现高精度的自我定位，面对众多停放车辆和可能的障碍物，无人机的避障算法需具备快速响应和灵活规划路径的能力，以避免碰撞并安全地完成飞行任务。
如何在立体停车场中实现无人机的高精度定位与智能避障，是当前技术领域亟待解决的重要问题，这不仅关乎无人机的应用拓展，更是对未来城市空中交通管理的一大考验。
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无人机在立体停车场中面临的精准定位与复杂避障挑战，需借助高精度传感器、AI算法及实时数据融合技术来破解。
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