在滑冰场这样复杂且动态变化的环境中，无人机的精准定位与避障技术面临巨大挑战，由于滑冰场表面光滑、反射性强，加之人群流动和冰面可能的不平整，传统GPS信号往往受到干扰，导致无人机定位不准确，甚至发生碰撞事故。
针对这一问题，我们可以采用以下技术方案：利用视觉传感器（如深度学习算法的摄像头）来识别并追踪滑冰者或障碍物的轮廓与运动轨迹，通过实时图像处理提高避障的精确度，结合激光雷达（LiDAR）技术，利用其三维扫描能力，即使在光线不足或反光严重的环境下也能提供准确的距离和位置信息，引入惯性导航系统（INS）和里程计数据融合技术，可以弥补GPS信号不足时的定位误差，确保无人机在复杂环境中的稳定飞行。
通过多传感器融合技术和智能算法的优化，我们可以在滑冰场上实现无人机的精准定位与高效避障，为滑冰运动提供更加安全、便捷的无人机服务，这不仅提升了无人机的应用范围，也为滑冰场的安全管理带来了新的解决方案。
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利用GPS与视觉传感器，无人机在滑冰场实现精准定位和智能避障。
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