在商场这一复杂多变的室内环境中，无人机如何实现精准的定位导航与高效避障，成为了一个亟待解决的技术难题，商场内结构复杂，包括但不限于柱子、货架、人群以及各种类型的障碍物，这些因素都会对无人机的GPS信号造成干扰，导致定位不准确甚至丢失。
针对这一问题，我们提出了基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）与深度学习的融合方案，通过无人机搭载高清摄像头，结合深度学习算法对商场环境进行实时识别与建模，实现高精度的室内定位，利用SLAM技术构建实时环境地图，并规划出最优的飞行路径，有效避开障碍物，我们还引入了多传感器融合技术，如超声波传感器、红外传感器等，进一步提升无人机的环境感知能力，确保其在复杂环境中的安全稳定飞行。
通过这一系列技术手段的应用，我们相信能够为商场内的无人机应用提供更加可靠、安全的解决方案，推动无人机在商业、物流、安保等领域的广泛应用。
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