在乐清市复杂多变的地形中，如山区、河流和密集的村庄，无人机的自主避障技术面临巨大挑战，乐清的山区地形崎岖，山谷间存在大量视线盲区，这对无人机的导航系统提出了高要求，河流和湖泊的反射面可能误导无人机的光学避障传感器，导致误判，村庄和农田中的电线、树木等障碍物密集，要求无人机具备高精度的距离感知和动态决策能力。
针对这些挑战，我们提出了基于多传感器融合的自主避障方案，通过融合激光雷达、红外传感器、视觉摄像头和GPS等多种传感器数据，无人机可以构建出更精确的环境模型，实现更可靠的避障，特别是在光线不足或恶劣天气条件下，红外传感器和激光雷达的互补性将发挥关键作用，我们还引入了机器学习算法，使无人机能够根据历史数据和实时反馈不断优化其避障策略，提高在复杂环境中的适应性和安全性。
在乐清的实地测试中，我们的无人机成功地在山区、河流和村庄等复杂地形中实现了稳定飞行和自主避障，为未来在类似环境下的广泛应用奠定了坚实基础。
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乐清复杂地形为无人机自主避障技术带来严峻挑战，需创新算法与高精度传感器融合以实现精准导航。
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