在潜山复杂多变的自然环境中，无人机如何实现高效、安全的自主避障，是当前无人机研发设计领域面临的一大挑战，潜山地区以其陡峭的山峰、茂密的森林和多变的气候条件著称，这些因素对无人机的飞行稳定性和智能决策能力提出了极高要求。
问题提出：如何在潜山复杂地形中，利用先进的传感器技术和机器学习算法，提升无人机的自主避障能力，确保其在飞行过程中能够实时识别并避开障碍物，如树木、岩石以及突发性的天气变化（如雾、雨）等，同时保持飞行路径的准确性和稳定性？
回答：针对潜山地形，我们采用了一种集成多传感器融合的自主避障方案，利用激光雷达（LiDAR）和立体视觉摄像头提供高精度的环境三维建模；结合GPS和惯性导航系统（INS）确保无人机的精确定位；通过深度学习算法对收集到的数据进行实时分析，预测并规划最优飞行路径，我们还开发了动态威胁评估系统，能够根据实时气象数据和飞行中遇到的突发情况，迅速调整飞行策略，确保安全，这一系列技术的应用，显著提升了无人机在潜山复杂地形中的自主作业能力和安全性。
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潜山复杂地形对无人机自主避障技术提出严峻挑战，精准导航与即时反应成关键。
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