在复杂的街道环境中，无人机的自主导航面临诸多挑战，如建筑物遮挡、行人干扰、道路布局多变等，为了提升无人机在街道环境中的稳定性和效率，我们需要深入探讨以下几个关键问题：
1、环境感知的准确性：如何利用多传感器融合技术（如LiDAR、摄像头、GPS等）提高无人机对街道环境的感知精度，尤其是在高楼层建筑阴影下的定位能力？
2、动态避障策略：如何设计智能算法，使无人机在遇到行人、车辆或其他障碍物时能够迅速做出反应，安全避让，同时保持飞行路径的连续性和稳定性？
3、街道布局的适应性：如何根据不同街道的布局特征（如单向道、交叉口、狭窄巷道等）调整无人机的飞行模式和速度，以适应复杂多变的街道环境？
4、法律与隐私考量：在街道上使用无人机时，如何确保遵守相关法律法规，同时保护行人的隐私权，避免侵犯个人空间？
通过深入研究这些问题，并不断优化相关技术，我们可以使无人机在街道环境中更加安全、高效地执行任务，为城市管理和公共服务带来更多便利。
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在街道环境中，通过集成高精度地图、实时定位与避障算法优化无人机的自主导航能力。
在街道环境中，通过融合GPS、视觉识别与机器学习算法优化无人机自主导航路径规划能力。
在街道环境中，通过集成高精度地图、实时视觉识别与路径规划算法优化无人机的自主导航。
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