在日益繁忙的机场环境中，候机厅作为旅客聚集的公共区域，其空间管理和安全保障尤为重要，无人机在执行如快递、巡检等任务时，如何在人潮涌动的候机厅内实现精准定位与有效避障，是当前无人机导航技术面临的一大挑战。
候机厅内复杂的电磁环境、多变的地面材质以及频繁的行人活动，对无人机的信号接收和传感器数据采集构成干扰，影响其定位精度，为解决这一问题，可利用超宽带（UWB）技术结合视觉识别系统，UWB提供高精度的距离和方向信息，视觉系统则能实时捕捉地面和障碍物特征，两者结合可有效提升无人机在复杂环境中的定位能力。
针对避障问题，可引入深度学习算法，使无人机能够“学习”并“理解”候机厅内的环境布局和行人行为模式，从而在飞行中做出快速而准确的决策，通过建立候机厅的3D地图模型，无人机可预先规划安全飞行路径，减少与行人的直接接触风险。
在候机厅这一特定场景下，无人机导航技术需结合多种先进技术手段，以实现精准定位与高效避障，为机场运营提供更加安全、高效的辅助服务。
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