在农业无人机应用中，精准避障技术是确保作物安全、提高作业效率的关键，面对复杂多变的农田环境，尤其是黍子田中高矮不一的作物和不规则的地形，如何实现无人机的精准避障成为一大挑战。
黍子田中，黍子植株密集且高度不一，给无人机的视觉识别和避障系统带来很大干扰，传统的基于视觉的避障方法在黍子田中易出现误判和漏判，导致无人机碰撞或作业不准确，我们提出了一种基于多传感器融合的避障策略，结合激光雷达（LiDAR）和深度学习算法，提高无人机对黍子田中障碍物的识别精度和反应速度。
具体而言，我们利用LiDAR获取的三维点云数据，结合深度学习模型对点云数据进行处理，实现障碍物的精准识别和分类，通过融合GPS、IMU等传感器数据，对无人机的位置和姿态进行精确估计，实现动态避障，这种多传感器融合的避障策略在黍子田上空的应用中，有效提高了无人机的作业安全性和效率。
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无人机在黍子田上空精准避障，依靠高精度传感器与智能算法规划飞行路径。
无人机在黍子田上空精准避障，依靠高精度传感器与智能算法规划飞行路径。
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