在智慧城市的建设中，街道路灯的智能监控与维护是不可或缺的一环，无人机作为高效、灵活的空中平台，在街道路灯巡检中展现出巨大潜力，面对复杂多变的城市环境，如何实现无人机对街道路灯的精准定位，成为了一个亟待解决的问题。
城市中高楼林立，信号干扰严重，导致GPS信号不稳定，影响无人机的定位精度，街道路灯往往安装在较高的电杆上，且分布广泛，如何快速识别并锁定目标路灯，是无人机自主导航的难点，不同品牌、不同型号的路灯在外观上存在差异，如何利用这些差异进行精确识别，也是技术上的挑战。
针对这些问题，我们提出了基于多传感器融合的精准定位方案，通过融合GPS、视觉识别、激光雷达等多种传感器数据，构建三维空间模型，实现无人机对街道路灯的精准识别与定位，利用深度学习算法对路灯外观进行特征提取与匹配，提高识别准确率，我们还开发了智能路径规划系统，根据路灯分布情况，自动生成最优飞行路径，确保无人机在复杂环境中也能高效完成任务。
通过这些技术手段的应用，我们相信无人机将在街道路灯巡检中发挥更大作用，为智慧城市的建设贡献力量。
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