在无人机技术日益成熟的今天，如何让无人机在复杂多变的城市环境中，特别是公路车流中实现精准定位与有效避障，成为了一个亟待解决的问题。
问题阐述：
在公路车追踪应用中，无人机需在高速行驶的车辆间穿梭，不仅要保持对目标的持续追踪，还要避免与周围车辆发生碰撞，这要求无人机具备高精度的GPS定位系统、先进的视觉识别算法以及灵活的飞行控制策略，由于公路车流的动态变化、不同车辆的尺寸差异以及道路环境的复杂性，如何确保无人机在高速、高动态环境下仍能实现稳定、安全的追踪任务，是当前技术的一大挑战。
回答：
针对上述问题，我们采用多传感器融合技术，包括高精度GPS、激光雷达（LiDAR）、摄像头以及惯性导航系统（INS），以实现三维空间内的精准定位，利用深度学习算法优化视觉识别能力，提高对公路车特征的识别精度和速度，通过动态规划算法和机器学习技术，使无人机能够根据实时路况调整飞行路径和速度，实现与周围车辆的智能避障，这些技术的综合应用，将有效提升无人机在公路车追踪任务中的安全性和可靠性。
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