在超市这一复杂多变的零售环境中，利用无人机进行货物盘点或监控时，如何确保无人机在密集货架间精准定位并有效避障，是当前技术面临的一大挑战。
问题：
如何在超市高密度、多障碍的场景中，通过优化无人机的传感器配置（如激光雷达、深度相机等）和算法（如SLAM、深度学习避障算法），实现无人机的精准定位与动态避障，以减少因碰撞货架或商品而造成的损失，并提高作业效率？
回答：
针对超市环境，我们采用了一种结合视觉与激光雷达的融合感知系统，该系统利用激光雷达提供精确的三维环境信息，而视觉传感器则负责识别并跟踪货架的边缘和特定商品，通过深度学习算法对环境进行实时分析，无人机能够预测障碍物的运动趋势并提前规划避障路径，我们还开发了基于SLAM的自主导航系统，使无人机能够在无GPS信号的室内环境中实现厘米级的定位精度，这些技术的综合应用，有效解决了超市环境中无人机精准定位与避障的难题，为超市的智能化管理提供了新的解决方案。
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无人机在超市复杂环境下的精准定位与避障，是技术突破的试金石，其挑战在于如何实现高效、安全地穿梭于货架间。
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