在日益增长的电商和物流行业中，简易衣柜作为小件商品的存储单元，其高效、准确的仓储管理变得尤为重要，当无人机被引入这一领域以实现自动化搬运时，面临的首要技术挑战便是如何在复杂环境中实现精准定位与有效避障。
问题提出：
如何在不依赖地面标记或高精度GPS信号的条件下，利用无人机搭载的视觉传感器和激光雷达（LiDAR）技术，实现简易衣柜在仓库中的精确识别、路径规划及动态避障？
回答：
针对这一挑战，我们采用了一种基于深度学习的目标检测算法与实时动态规划算法的组合方案，通过深度学习模型对简易衣柜进行快速识别与分类，确保无人机能“认出”目标，随后，利用激光雷达数据构建三维环境模型，结合A*算法进行路径规划，并采用局部避障策略（如动态窗口法）确保在遇到障碍物时能及时调整飞行轨迹，通过优化无人机的飞行控制算法，提高其面对复杂环境时的稳定性和响应速度，从而在保证安全的同时实现高效、精准的简易衣柜搬运任务。
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