在日益拥挤的城市环境中，无人机在物流、监控等领域的广泛应用催生了其在复杂环境如停车场的作业需求，如何在停车场这种高密度、多障碍物、光线变化大的环境中实现无人机的智能飞控，成为了一个亟待解决的问题。
挑战一：多障碍物识别与避让，停车场内车辆停放密集，且常有临时停放的自行车、购物车等小障碍物，要求无人机具备高精度的环境感知能力，能实时识别并避开这些障碍。
挑战二：光线变化影响定位精度，停车场内光线复杂，从自然光到人工照明频繁切换，对依赖视觉和GPS的无人机定位系统构成挑战，需开发适应性强、抗干扰的定位技术。
解决方案：融合多传感器与AI算法，通过融合激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等多种传感器，结合深度学习算法，提升无人机的环境感知与决策能力，引入基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，即使在光线变化大的环境下也能保持高精度的自我定位与地图构建。
无人机在停车场环境中的智能飞控，关键在于多传感器融合与AI算法的深度应用，以实现复杂环境下的高效、安全作业。
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无人机在复杂停车场中实现智能避障与精准定位，面临多障碍物干扰的挑战，通过高级传感器融合和AI算法优化有效解决难题。
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