在街道环境中，无人机面临着复杂多变的障碍物、行人以及交通流，这对其自主导航能力提出了严峻挑战，为了优化无人机在街道环境中的表现，我们需要考虑以下几个关键问题：
1、多源信息融合：如何有效整合来自摄像头、雷达、激光测距仪等多种传感器的数据，以实现更精确的环境感知和障碍物识别？
2、动态路径规划：如何根据实时交通状况和街道布局，快速计算并执行安全、高效的飞行路径？
3、行人避障：如何在保证飞行安全的同时，灵活应对街道上的行人和突发情况，避免碰撞风险？
4、法律与伦理考量：在街道上空飞行时，如何确保无人机操作符合当地法律法规，并尊重个人隐私？
针对这些问题，我们可以通过引入先进的机器学习算法、增强现实技术以及更智能的决策系统来逐步优化无人机的自主导航能力，使其在街道环境中更加安全、高效地执行任务。
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在街道环境中优化无人机自主导航，需融合高精度地图、实时传感器数据与机器学习算法来提升避障能力及路径规划的智能性。
在街道环境中优化无人机自主导航，需融合高精度地图、实时路况数据与机器学习算法以实现精准避障和路径规划。
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