在抚顺矿区这一特定且复杂的地理环境中，无人机智能飞控系统面临着前所未有的挑战，由于矿区地形崎岖、电磁干扰严重，加之空中与地面的金属结构可能对GPS信号造成干扰，导致无人机定位精度下降，飞行稳定性受影响，矿区特有的粉尘和雾气也会降低摄像头清晰度，影响图像识别与处理能力，进而影响飞行决策的准确性。
针对这些问题，我们提出了基于多传感器融合的智能飞控方案，通过集成激光雷达、超声波测距、惯性导航等多种传感器，构建更加鲁棒的定位与避障系统，利用深度学习技术优化图像处理算法，提高在恶劣环境下的目标识别与跟踪能力，我们还设计了智能飞行决策系统，根据实时环境数据和任务需求，自动调整飞行路径与姿态，确保无人机在复杂环境中的安全稳定飞行，这一方案在抚顺矿区的实地测试中取得了显著成效，为类似复杂环境的无人机应用提供了宝贵经验。
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