在篮球场篮筐下进行无人机拍摄或投篮辅助训练时，面临的最大挑战之一是如何实现精准的定位与高效的避障。关键词：篮球场篮筐下
篮球场篮筐区域因其高大的篮筐和周围密集的观众席，形成了复杂的空间环境，这要求无人机具备高精度的GPS定位系统，以在快速移动中保持稳定的飞行姿态，GPS信号在密集的城市环境中易受干扰，导致定位不准确，影响拍摄质量或投篮精度。
篮球场内观众和球员的频繁走动构成动态障碍物，对无人机的避障能力提出极高要求，传统的避障技术多依赖于超声波、红外或视觉传感器，但在篮球场这样高动态、高反射的环境中，这些技术易受干扰，难以实现精准避障。
为解决这些问题，我们采用先进的激光雷达（LiDAR）与深度学习算法相结合的方案，LiDAR能提供三维空间数据，而深度学习算法则能实时分析并预测障碍物运动轨迹，使无人机能在复杂环境中实现精准定位与灵活避障，通过优化无人机的飞行控制算法，提高其响应速度和稳定性，确保在篮球场篮筐下也能完成高质量的任务。
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