在快速发展的智慧城市大同中，无人机导航技术正面临新的挑战与机遇，如何在大同复杂的城市环境中，确保无人机在楼宇间穿梭时既能精准定位，又能有效避障，是当前亟待解决的问题。
大同作为历史文化名城，其城市布局和建筑风格对GPS信号的干扰较大，导致传统导航系统在室内或高楼层间易出现定位不准确的情况，城市中的行人、车辆等动态因素增加了避障的难度。
针对这些问题，我们提出了一种基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）与深度学习的无人机导航方案，通过在无人机上搭载高清摄像头和深度学习算法，使其能够在无GPS信号的环境下实现自主导航和避障，结合大同城市地图的先验知识，优化路径规划，减少在人流密集区域的飞行风险。
这一方案不仅提高了无人机在大同城市环境中的自主性和安全性，也为其他智慧城市中的无人机应用提供了有益的参考和借鉴。
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大同城市利用GPS、传感器与AI算法，实现无人机精准定位及智能避障技术。
大同城市利用高精度GPS与视觉传感器融合技术，实现无人机精准定位及智能避障飞行。
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