在有轨电车密集的城市环境中，无人机智能飞控系统面临着前所未有的挑战，电车的轨道和行驶轨迹固定，但速度不低，且其产生的气流扰动可能对无人机造成影响，导致飞行不稳定甚至碰撞，如何在保证无人机安全飞行的同时，实现与有轨电车的有效避障，成为了一个亟待解决的问题。
为了解决这一问题，我们提出了基于机器视觉和深度学习的智能避障算法，该算法通过无人机搭载的高清摄像头实时捕捉周围环境信息，利用深度学习模型对电车位置、速度及可能的气流扰动进行预测，并迅速计算出最优避让路径，我们引入了多传感器融合技术，包括超声波传感器、激光雷达等，以提供更全面的环境感知能力，确保在复杂环境下也能稳定飞行。
通过不断优化算法和提升硬件性能，我们的智能飞控系统已能在有轨电车环境下实现安全、高效的飞行，这不仅为城市空中交通的未来发展提供了有力支持，也为无人机在更多复杂环境中的应用开辟了新的可能。
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在有轨电车环境中，无人机智能飞控需精准感知与避障技术确保安全穿越复杂交通环境。
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