在乡道这一复杂且多变的自然环境中，无人机如何实现高效、安全的自主导航，成为了一个亟待解决的技术难题，乡道通常具有路面狭窄、弯道多、树木和建筑物遮挡等特征，这些因素极大地增加了无人机定位和路径规划的难度。
针对这一问题，我们提出了基于多传感器融合的自主导航方案，通过在无人机上搭载高精度GPS、惯性导航系统（INS）、激光雷达（LiDAR）和视觉传感器等设备，实现多源数据的实时采集与融合，GPS提供全局定位信息，INS保证在信号遮挡情况下的连续性，LiDAR和视觉传感器则用于精确感知周围环境，实现障碍物检测与避障。
在算法层面，我们采用深度学习与机器视觉技术，对乡道环境进行特征提取与识别，结合路径规划算法，实现无人机的智能决策与控制，我们还开发了基于乡村地图的先验知识库，利用历史数据训练模型，提高无人机在乡道环境中的适应性与鲁棒性。
通过这一系列技术手段，我们成功实现了无人机在乡道环境中的自主导航与避障，为农村地区的物流配送、农业监测等应用提供了强有力的技术支持，我们将继续优化算法与硬件配置，进一步提升无人机的自主性与智能化水平。
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乡道穿越，无人机在复杂农村道路环境中面临自主导航的巨大挑战：地形多变、信号干扰大增。
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