在无人机技术飞速发展的今天，其应用领域日益广泛，从航拍、物流配送到环境监测等，都离不开精准的导航与避障系统，在复杂多变的城市环境中，尤其是家庭或办公室内部，传统无人机常因家具布局的特殊性而遭遇“盲区”。
以常见的折叠衣柜为例，其独特的可折叠设计使得无人机在执行室内任务时难以准确识别并避开其背后的空间，折叠衣柜的半封闭状态和不规则形状，使得激光雷达、视觉传感器等传统传感装置的信号易被遮挡或误判，导致无人机在执行任务时出现“看不见”的盲区，增加了碰撞风险。
为解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的三维重建与动态避障算法，该算法通过无人机携带的多个摄像头和红外传感器，实时构建包括折叠衣柜在内的室内三维模型，并利用深度学习技术进行动态更新与优化，在遇到折叠衣柜时，算法能准确预测其运动轨迹，并规划出最优的避障路径。
我们还开发了智能辅助系统，通过声音和灯光提示用户及时移动或调整衣柜位置，进一步减少因“盲区”导致的安全隐患，这一创新不仅提升了无人机的自主性与安全性，也为智能家居和室内无人配送等领域提供了新的解决方案。
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