在探索无人机在室内环境，特别是跑步机上的应用时，一个关键的技术挑战是如何确保飞控系统的稳定性和安全性，由于室内空间相对狭小且动态（如人在跑步机上移动），传统基于GPS的定位方法失效，这要求我们开发一种新的、基于视觉和惯性传感器的融合定位系统。
我们可以利用安装在跑步机两侧的高清摄像头捕捉无人机图像，通过图像处理算法实时计算其位置和姿态，结合内置的惯性测量单元（IMU）数据，可以更精确地预测无人机的运动趋势，从而调整飞行控制策略，为防止因跑步机震动或突发情况导致的失控，我们需设计一套紧急避障和降落机制，如当检测到潜在碰撞风险时，立即启动自动避障或安全降落程序。
这种结合了先进视觉识别、惯性导航和智能决策算法的室内智能飞控系统，不仅为无人机在跑步机上的应用提供了可能，也为未来智能家居、室内导航等领域开辟了新的研究方向，通过不断的技术迭代和优化，我们有望实现更加安全、稳定且智能的无人机室内飞行体验。
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