在智能交通系统中，无人机作为空中监控与物流的得力助手，其应用场景日益广泛，尤其是在复杂多变的停车场环境中，其任务执行能力面临诸多挑战，一个关键问题便是如何在密集停放的车辆间实现精准的自主定位与高效避障。
停车场内金属车体的反射特性导致信号衰减和干扰，影响GPS信号的稳定性和准确性，高密度停放的车辆构成复杂环境，要求无人机具备强大的环境感知与动态决策能力，以避免碰撞并准确到达目标区域，不同停车场的光照条件差异大，对无人机的视觉系统提出了更高要求。
为应对这些挑战，我们正研究集成多传感器融合技术（如LiDAR、视觉、超声波等）的解决方案，以提升无人机在复杂环境下的定位精度和避障能力，优化算法以适应动态变化的环境，并开发针对特定光照条件的图像处理技术，确保无人机在各种条件下都能稳定作业。
无人机在停车场环境中的精准定位与避障技术，是推动其广泛应用的关键所在，也是我们当前技术研究的重点方向，通过不断的技术创新与优化，我们期待为未来智能交通系统贡献更加安全、高效的空中力量。
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