在城市化进程中，街道环境日益复杂，对无人机智能飞控系统提出了更高要求，如何在高楼林立、车辆穿梭的街道中实现精准避障，是当前无人机技术面临的一大挑战。
要利用高精度GPS和视觉传感器融合技术，为无人机提供实时的环境感知能力，通过GPS定位，无人机可以快速确定自身位置，而视觉传感器则能捕捉周围障碍物的详细信息，如行人、车辆、树木等。
采用先进的机器学习算法，使无人机能够根据历史数据和实时信息，进行动态决策和路径规划，当无人机检测到前方有障碍物时，可以迅速计算并选择最优的避障路径，同时预测并适应周围环境的变化。
街道环境的特殊性还要求无人机具备强大的通信能力，通过与地面控制站的实时通信，无人机可以接收指令、分享信息，并与其他无人机进行协同作业，共同应对复杂多变的街道环境。
实现无人机在复杂街道环境中的智能飞控，需要融合多种技术手段和算法策略，以提升其自主性、适应性和安全性，这不仅对技术提出了挑战，也为未来城市空中交通的发展奠定了基础。
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在复杂街道环境中，通过集成多传感器融合、深度学习算法与实时路径规划技术实现无人机智能飞控的精准避障。
在复杂街道环境中，利用AI算法与传感器融合技术实现无人机智能飞控的精准避障。
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