在复杂多变的街道环境中，无人机面临着诸多挑战，如高楼林立、狭窄巷道、行人及车辆穿梭等，这些都要求无人机具备高精度的避障能力，当前，许多智能飞控系统虽已集成基本的避障算法，但在面对高度动态且结构复杂的街道环境时，仍存在反应迟缓、避障策略单一等问题。
为优化这一现状，可考虑以下几点：引入深度学习技术，使无人机能够通过机器视觉和传感器数据自我学习，提升对复杂环境的识别与适应能力；开发多模态融合的避障系统，结合激光雷达、超声波、视觉等多种传感器信息，实现更全面的环境感知；利用实时动态规划算法，根据街道环境的实时变化快速调整飞行路径和避障策略；建立街道环境的数据库与地图，为无人机提供精确的地理信息与历史数据参考，辅助其做出更优的决策。
通过上述措施，可显著提升无人机在复杂街道环境中的智能飞控能力，确保其安全、高效地完成任务。
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