在画廊街的复杂环境中，如何为艺术装置的无人机提供精准的定位导航，成为了一个技术难题，画廊街的建筑风格各异，街道布局错综复杂，加之周围人群的流动性和艺术装置的多样性，都为无人机的飞行和定位带来了极大的挑战。
为了解决这一问题，我们采用了多传感器融合的导航系统，通过GPS、惯性导航系统（INS）和视觉里程计（VIO）的有机结合，无人机能够实时获取高精度的位置、速度和姿态信息，我们利用机器学习算法对画廊街的特定环境进行学习，优化无人机的飞行路径和避障策略。
我们还开发了基于图像识别的无人机自主导航系统，通过识别艺术装置的特定标志物，实现精准的定点悬停和自主飞行，这一系列技术的应用，不仅提高了无人机的定位精度和稳定性，也为画廊街的艺术装置带来了更加安全、高效的展示方式。
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在画廊街的复杂环境中，无人机需精准导航艺术装置间狭窄空间与人群避障。
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