在胡同这一典型城市微细空间中，无人机面临着前所未有的导航挑战。胡同的狭窄、曲折与多变的建筑结构，使得GPS信号易受干扰，导致定位精度下降，胡同内常常出现行人、车辆等动态障碍物，对无人机的避障能力提出了更高要求。
为解决这一难题，我们引入了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，结合胡同的特定环境特征——如老式门楼、特色墙绘等作为视觉地标，进行自主导航与避障，通过深度学习算法，无人机能够实时识别并记忆这些地标，即使在信号不佳的胡同深处，也能保持稳定的飞行与定位。
我们开发了胡同专用的低空飞行路径规划系统，该系统能根据胡同的实际情况，动态调整飞行高度与速度，确保既不触碰建筑物，也不打扰居民生活，这一系列技术的应用，让无人机在胡同中实现了精准、安全、高效的作业，为城市微细空间的监测与管理开辟了新路径。
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