在探索无人机技术应用于书店书架巡检的场景中，一个关键的专业问题在于如何实现无人机在密集书架间的高精度自主定位与避障，传统GPS信号在室内环境受限，无法为无人机提供精确的定位信息，而依赖视觉或激光雷达等传感器虽能提升定位精度，却易受书架间复杂光线和障碍物影响，导致定位偏差和碰撞风险。
为解决这一挑战，我们引入了基于计算机视觉与深度学习的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，通过无人机搭载的高清摄像头捕捉书架的纹理特征，结合深度学习算法对图像进行实时分析处理，构建并更新书架环境的三维地图，利用书架间的特定标记（如二维码）作为辅助定位点，提高无人机在复杂环境下的定位稳定性和准确性，通过预设的避障算法，无人机能灵活避开书架间的狭窄空间和障碍物，实现安全稳定的巡检飞行。
这一技术不仅提升了书店书架巡检的效率与安全性，还为未来无人机在更多室内复杂环境中的应用提供了有力支撑。
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