在丽江古城这一世界文化遗产地，无人机智能飞控技术面临着前所未有的挑战，古城的狭窄街道、错落有致的古建筑群以及频繁的游客活动，都为无人机的飞行路径规划与避障带来了巨大难度，如何在这一复杂环境中实现精准导航与安全飞行，是当前无人机技术领域亟待解决的问题。
针对丽江古城的特点，我们采用了基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，结合深度学习算法，对古城环境进行实时建模与识别，通过分析古城的历史建筑特征、街道布局以及实时动态信息（如人群密度），无人机能够自主规划最优飞行路径，并实时调整飞行姿态以避免碰撞。
我们还开发了针对丽江古城的定制化避障系统，该系统能够识别并避开如古树、电线等常见障碍物，确保无人机在低空飞行中的安全性，通过这些技术的应用，我们不仅实现了在丽江古城内的精准导航与安全飞行，还为其他复杂环境下的无人机智能飞控提供了有益的探索与参考。
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