在智能停车场的日益普及中，无人机技术正逐步渗透至这一领域，旨在通过空中视角优化车位分配、监控车辆停放情况及提高安全管理效率，一个亟待解决的专业问题在于如何在复杂多变的停车场环境中实现无人机的精准定位。
停车场内，由于建筑结构复杂、地面材质多样（如水泥、沥青、不同颜色的停车位标记）以及车辆停放位置的随机性，GPS信号常受干扰，导致定位精度下降，为克服这一挑战，可采用以下策略：
融合多源传感器数据：结合超声波测距、红外避障、视觉识别等传感器，形成互补的定位系统，提高在遮挡物下的定位准确性。
深度学习与图像识别：利用深度学习算法对停车场地面进行特征学习，即使在无GPS信号的室内环境也能实现高精度自主导航。
构建高精度地图：通过无人机先验飞行建立停车场的三维地图，为后续自主飞行提供精确的参考坐标系。
通过上述技术手段，可有效提升无人机在停车场环境中的定位精度与自主性，为智能停车场的未来发展开辟新路径。
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