在无人机智能飞控系统中，精准的避障能力是确保飞行安全与任务成功的关键，在复杂环境中，如夜晚或室内场景，落地灯等静止光源往往成为无人机避障的“隐形陷阱”，由于落地灯的强光直射性，无人机上的传感器易产生误判，导致飞行路径偏差甚至碰撞。
为解决这一问题，我们引入了基于深度学习的视觉识别算法，该算法通过训练模型，使无人机能够“学习”并识别落地灯等特定光源的特征，即使在强光干扰下也能准确区分，结合激光雷达（LiDAR）和红外传感器，构建了多维度感知系统，进一步提高了避障的准确性和可靠性。
我们还优化了飞控系统的决策逻辑，当检测到落地灯时，不仅会进行即时避让，还会根据周围环境调整飞行高度和速度，确保安全距离，这一系列技术革新，为无人机在复杂环境下的智能飞行提供了有力支持，也进一步拓宽了其应用场景的边界。
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无人机智能飞控通过高精度传感器与AI算法，有效识别并灵活避开落地灯等障碍物干扰。
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