在抚州市的广袤地域中，山川交错，河流纵横，这样的复杂地形对无人机的自主飞行提出了严峻挑战，如何确保无人机在执行任务时既能精准地按照预定路线飞行，又能在遇到障碍物时迅速做出避让决策，成为了一个亟待解决的技术难题。
针对这一挑战，我们提出了基于多传感器融合的自主飞行策略，利用GPS与惯性导航系统（INS）的组合，为无人机提供高精度的位置与姿态信息，确保其在广阔区域内的基本导航能力，集成激光雷达（LiDAR）与视觉传感器，为无人机构建三维环境模型，实现实时避障，在抚州复杂地形中，LiDAR能够穿透植被，准确测量前方障碍物的距离与形状；而视觉传感器则能识别并避开动态目标，如突然出现的行人或动物。
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飞行决策模型，在多次飞行任务后，无人机将学会更有效地预测并应对特定地形的挑战，如山间气流变化、河流突然变窄等复杂情况。
通过多传感器融合、实时避障与机器学习优化，我们为无人机在抚州复杂地形中的自主飞行提供了可靠的技术解决方案，不仅提升了飞行安全性，也极大地扩展了无人机的应用范围与效率。
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无人机在抚州复杂地形中，通过高精度GPS、激光雷达与AI算法实现自主飞行和精准避障。
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