在古镇街的复杂环境中，古建筑密集、道路狭窄且多岔路口，加之行人、车辆频繁，对无人机的自主导航与避障能力提出了极高要求，为解决这一问题，我们提出以下优化策略：
1、高精度地图与实时数据融合：利用高精度地图预判路径，结合实时交通、环境数据，提高无人机对突发情况的反应速度。
2、多传感器融合技术：集成激光雷达、视觉传感器、超声波传感器等，实现全方位环境感知，确保在低光照、高干扰环境下也能准确避障。
3、深度学习算法优化：通过深度学习模型，让无人机学会“理解”古镇街的独特布局与规则，实现更智能的自主导航。
4、用户交互界面优化：设计直观易用的遥控器与APP界面，让用户能更精确地控制无人机，即使在复杂环境中也能轻松操作。
通过上述策略，我们旨在提升无人机在古镇街等复杂环境中的自主性与安全性，为文化旅游、古建筑监测等应用场景提供强有力的技术支持。
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在古镇街巷的复杂环境中，通过深度学习与高精度传感器融合技术优化无人机自主导航和避障能力。
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