在湖泊环境进行无人机作业时，如何确保其能够自主、安全地避开障碍物，是一个亟待解决的问题，湖泊区域因其复杂的水生植被、漂浮物以及不时出现的船只等，为无人机的飞行带来了极大的挑战。
为解决这一问题，我们引入了基于机器视觉与深度学习的自主避障系统，该系统通过无人机搭载的高清摄像头捕捉实时图像，利用深度学习算法对图像进行快速分析，识别出湖泊中的障碍物（如水草、漂浮物）以及动态目标（如船只），当系统检测到潜在障碍时，会立即计算并规划出一条避开障碍的安全飞行路径，确保无人机能够继续执行任务而不发生碰撞。
我们还利用了湖泊的地理信息数据，如水深、岸边地形等，通过GPS与惯性导航系统的融合，提高无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性，这些技术措施的采用，不仅提升了无人机在湖泊环境下的作业效率与安全性，也为未来在更复杂、更多变的环境中应用无人机提供了有力支持。
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湖泊环境挑战多，无人机自主避障技术需精准感知与快速决策确保飞行安全。
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