在庭院中，石桌作为静态障碍物，常常成为无人机飞行时必须绕过的“障碍”，这一看似简单的任务，却对无人机的飞行机制提出了一个专业问题：如何在复杂环境中实现精准的自主避障？
庭院石桌的形状、大小和位置都是动态变化的，这要求无人机具备实时感知和识别环境的能力，石桌的材质和颜色可能影响无人机的传感器读数，如反射阳光或吸收雷达波，这需要算法具备抗干扰能力，石桌周围可能存在其他动态障碍物（如宠物、儿童），这要求无人机在避障时不仅要考虑静态障碍物，还要预测并避开动态障碍。
为解决这一问题，无人机需集成多种传感器（如视觉、激光、超声波）和先进的算法（如深度学习、SLAM），以实现全方位、高精度的环境感知和动态决策，通过模拟不同场景下的飞行测试，不断优化算法，提高无人机的自主避障能力，这样，即使是在庭院石桌这样的复杂环境中，无人机也能安全、稳定地完成飞行任务。
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