在有轨电车密集的城市环境中，无人机智能飞控系统面临前所未有的挑战，电车的轨道、停靠站以及行驶的规律性，使得无人机在执行任务时必须精准识别并避开这些障碍物，传统避障算法往往难以应对电车动态变化的不确定性，如突然加速、减速或变道，这可能导致无人机与电车发生碰撞，甚至引发安全事故。
为了解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的动态避障策略，该策略利用无人机搭载的摄像头和传感器实时收集电车周围的环境信息，并通过深度神经网络进行快速分析和处理，当检测到电车时，系统会立即计算最优避障路径，并调整无人机的飞行姿态和速度，确保安全距离，我们还引入了机器学习的反馈机制，不断优化避障算法的准确性和效率，以适应不同城市环境和电车运行状态的变化。
通过这一创新性的智能飞控系统，无人机在有轨电车环境中的飞行将更加安全、可靠和高效。
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