如何在地下停车场中优化无人机的路径规划与避障策略？

在复杂多变的城市环境中，地下停车场因其独特的结构特性和光线不足等问题，为无人机的自主导航与避障带来了新的挑战。如何确保无人机在地下停车场内安全、高效地执行任务，成为了一个亟待解决的问题。

地下停车场的结构复杂，包括多层的停车区域、柱子、斜坡以及狭窄的通道，这些因素极大地限制了无人机的飞行空间和路径选择。精确的三维建模与地图构建技术是基础，通过激光雷达（LiDAR）和视觉传感器融合技术，可以生成高精度的环境地图，为路径规划提供数据支持。

动态避障算法的优化至关重要，由于地下停车场内车辆和行人的动态变化，无人机需实时感知并做出反应，采用机器学习与深度学习的算法，可以提升无人机的环境理解能力和决策速度，确保在遇到障碍物时能够迅速调整飞行路径。

低光环境下的视觉增强技术也是关键，通过增强现实（AR）和红外成像技术，可以在光线不足的条件下提供清晰的视觉反馈，辅助无人机完成精准定位和避障。

通过综合运用先进的三维建模、动态避障算法以及低光环境下的视觉增强技术，可以有效提升无人机在地下停车场中的自主导航与避障能力，为未来智能交通和物流应用奠定坚实基础。