在探索古镇街石板路这一独特而复杂的飞行环境中，无人机智能飞控系统面临着前所未有的挑战，石板路不仅因其不规则的形状和磨损程度不一的表面造成飞行难度增加，还因古建筑群落和狭窄街道的布局，使得GPS信号易受干扰，影响无人机的定位精度，古街上的行人、宠物以及不时出现的障碍物，对无人机的避障能力提出了更高要求。
针对这一系列问题，我们提出以下技术解决方案：采用视觉与激光雷达（LiDAR）融合的感知系统，利用高清摄像头捕捉石板路的纹理特征，结合LiDAR的高精度距离测量，实现复杂环境下的精准定位，开发基于深度学习的实时避障算法，通过训练模型识别石板路上的障碍物与行人，预测其运动轨迹，提前规划飞行路径，确保安全避障，为应对GPS信号不稳定的问题，引入惯性导航系统（INS）作为辅助定位手段，提高无人机在无GPS信号区域的自主导航能力。
通过上述技术手段的综合应用，我们能够在古镇街石板路上实现无人机智能飞控的精准定位与高效避障，既保护了古街的文物与行人安全，又为无人机在复杂环境下的应用提供了新的思路与可能。
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古镇石板路复杂环境，无人机智能飞控需精准算法与高灵敏传感器实现精确定位和灵活避障。
在古镇石板路上，无人机智能飞控需融合视觉定位与机器学习避障技术确保精准飞行。
在古镇石板路上，利用GPS辅助与视觉传感器融合技术实现无人机智能飞控的精准定位和灵活避障。
古镇石板路复杂环境，无人机智能飞控需精准算法与高灵敏传感器实现精确定位和灵活避障。
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