在无人机技术日益成熟的今天，室内环境的无人机应用逐渐成为新的研究热点，如何在茶几这样的家庭环境中实现无人机的精准导航与规划，仍是一个亟待解决的问题。
茶几上的杂物、布局多变，对无人机的避障与路径规划提出了更高要求，传统的GPS信号在室内环境下失效，因此需要依赖视觉、激光雷达等传感器进行环境感知与定位，这些传感器在复杂多变的茶几环境中易受干扰，导致数据不准确，影响规划精度。
针对这一问题，我们提出了基于深度学习的室内环境建模与规划方案，通过训练深度神经网络模型，使无人机能够“学习”茶几环境的特征与规律，从而在复杂环境中实现自主避障与路径规划，结合激光雷达等传感器数据，对模型进行实时校正与优化，确保规划的准确性与可靠性。
我们还开发了用户友好的界面，使非专业用户也能轻松设置茶几上的无人机任务，如自动搬运物品、执行简单的拍摄任务等，这一技术的实现，不仅为家庭服务机器人提供了新的思路，也为室内物流、医疗救援等领域带来了新的机遇。
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