随着城市中无人机的广泛应用，如何在复杂多变的城市环境中实现精准避障成为了一个亟待解决的问题，特别是在城市自行车密集的区域，如何确保无人机在执行任务时不会与自行车发生碰撞，是智能飞控技术需要攻克的一大挑战。
针对这一问题，我们提出了基于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和激光雷达等传感器，实时收集周围环境的数据，并利用深度学习模型进行快速处理和决策，在面对城市自行车时，算法能够准确识别出自行车的轮廓和运动轨迹，并通过计算预测其未来位置，从而提前调整无人机的飞行路径，实现精准避障。
我们还开发了基于GPS和惯性导航的双重定位系统，确保无人机在复杂环境中也能保持稳定的飞行状态，进一步提高避障的准确性和可靠性，这一技术的应用不仅为城市无人机的安全飞行提供了有力保障，也为未来城市智能交通的发展奠定了坚实基础。
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