在航站楼这一复杂而高人流密度的环境中，无人机的自主导航与避障技术面临巨大挑战，航站楼内部结构复杂，包括多层次的候机区、繁忙的登机口、以及众多的服务设施，这些因素都增加了无人机在执行任务时的定位难度。
为了确保精准定位，我们采用了先进的惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的组合导航技术，结合机器视觉与激光雷达（LiDAR）进行环境感知，LiDAR能够实时生成航站楼内部的三维点云地图，帮助无人机在复杂环境中“看”清前路，通过深度学习算法对航站楼内的动态障碍物进行识别与预测，如行人的突然移动或行李车的穿梭，无人机能够提前做出避障决策。
我们还开发了基于航站楼特定布局的路径规划算法，确保无人机在执行如货物运输、巡检等任务时，能够选择最优路径并避开敏感区域，如安检口、紧急出口等。
通过多技术融合与智能算法的应用，我们成功解决了航站楼内无人机传感装置的精准定位与避障问题，为航站楼的智能化运营提供了有力支持。
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