在复杂多变的城市环境中，尤其是在狭窄的巷子中，无人机的精准导航与避障成为了一个技术挑战，由于巷子空间狭小、障碍物多，且光线和信号可能受到限制，无人机在执行任务时容易发生碰撞或失去控制。
为了解决这一问题，我们采用了先进的传感器融合技术和机器学习算法，通过激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，无人机能够实时构建巷子的三维模型，并准确识别障碍物的位置和形状，结合视觉传感器和GPS数据，无人机可以实时更新其环境感知，确保在复杂环境中也能保持稳定飞行。
我们开发了基于深度学习的避障算法，使无人机能够根据实时数据做出智能决策，当遇到障碍物时，无人机能够迅速计算并选择最佳避障路径，确保安全通过。
通过这些技术的综合应用，我们的无人机在狭窄巷子中实现了精准导航与高效避障，为城市物流、应急救援等应用场景提供了强有力的技术支持。
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