在复杂多变的自然环境中，如茂密的草丛和果林，无人机智能飞控系统面临巨大的挑战，尤其是当无人机需在草果密集区域进行作业时，如何实现精准避障成为关键问题。
草果环境中的障碍物不仅数量多且分布不均，还可能因光线不足、植被遮挡等因素导致视觉传感器难以准确识别，为解决这一问题，我们引入了基于深度学习的目标检测算法，结合无人机搭载的多种传感器（如激光雷达、红外传感器）进行数据融合，提高避障的准确性和可靠性，通过优化飞控系统的决策算法，使无人机在面对突发情况时能迅速做出反应，避免碰撞。
我们还开发了草果环境下的地形建模技术，为无人机提供实时的环境地图，帮助其更好地规划飞行路径，这些技术的综合应用，有效提升了无人机在草果环境下的智能飞控能力，为农业监测、森林防火等应用提供了强有力的支持。
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