在灾难应急响应中，如地震、火灾等突发事件，停车场往往成为人员疏散和救援的关键节点，这些区域在平时作为车辆停放区，其复杂的环境布局和众多金属结构对无线电信号的干扰，给无人机在灾难应急中的精准定位和避障带来了巨大挑战。
为了实现无人机在停车场灾难应急中的高效作业，首先需开发一种能够穿透金属表面并准确识别障碍物的传感器技术，这包括但不限于毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）与红外热成像技术的融合应用，以克服金属对无线电波的反射干扰，并准确识别车辆、人群及火源等障碍物。
构建基于人工智能的实时路径规划系统至关重要，该系统需能根据实时环境数据，快速计算并选择最优飞行路径，同时考虑风速、高度等外部因素，确保无人机在复杂环境中安全、高效地执行任务。
为提高无人机的自主性，还需开发针对停车场的特定环境识别与学习算法，使无人机能够“学习”并适应不同停车场的布局和特点，从而在未来的应急任务中更加灵活、准确地执行任务。
通过融合先进传感器技术、人工智能路径规划及环境学习算法，无人机在停车场灾难应急中的精准定位与避障策略将得以实现，为快速响应和有效救援提供重要技术支持。
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