在都市巷弄或农村小道中，无人机如何实现精准、安全地执行任务，是当前无人机工业应用中亟待解决的技术难题，由于巷子空间狭窄、环境复杂，传统GPS信号易受干扰，导致无人机难以精确定位和自主导航。
针对这一问题，我们提出了基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的解决方案，视觉SLAM通过在无人机上搭载高清摄像头，实时捕捉并分析周围环境的图像信息，结合机器学习算法进行特征匹配和位姿估计，实现无人机的自主导航和避障。
在巷子环境中，我们利用摄像头捕捉到的地面纹理、墙壁图案等特征信息，构建出高精度的局部地图，并实时更新，通过不断优化算法的鲁棒性和准确性，即使在光线变化大、动态障碍物多的复杂环境中，也能保持稳定的导航性能。
我们还开发了基于深度学习的障碍物检测系统，能够提前预测并避开巷子中的行人、车辆等动态障碍物，确保无人机在狭小空间中的安全飞行。
通过视觉SLAM技术和深度学习算法的融合应用，我们为无人机在巷子等狭小空间中的精准导航提供了新的解决方案，进一步拓宽了无人机的应用场景和潜力。
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