在古镇街道中，由于建筑密集、街道狭窄、环境复杂，无人机的定位导航面临诸多挑战，GPS信号易受遮挡，导致定位不准确；复杂的街道布局和动态的行人、车辆等障碍物使得路径规划与避障变得尤为困难。
针对这一问题，我们提出以下解决方案：
1、多源融合定位技术：结合GPS、视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、LiDAR等多种传感器数据，实现高精度的实时定位，特别是在GPS信号不佳的古镇街道中，视觉SLAM和LiDAR可以提供可靠的视觉和距离信息，弥补GPS的不足。
2、深度学习与语义地图：利用深度学习技术对古镇街道进行语义分割，构建高精度的语义地图，这样不仅可以识别出障碍物、行人等动态元素，还能理解街道的布局和结构，为无人机提供更加智能的路径规划和避障策略。
3、动态路径规划与避障算法：基于实时感知的障碍物信息和目标位置，采用动态路径规划与避障算法，使无人机能够灵活应对突发情况，如行人突然横穿街道等。
通过上述技术手段，我们可以在古镇街道中实现无人机的高精度定位导航，为古镇的旅游、安防、物流等领域提供更加智能、高效的解决方案。
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