在无人机导航技术日益成熟的今天，我们常常探讨如何利用GPS、视觉SLAM等先进技术实现精准定位与自主飞行，一个鲜被提及的场景却引发了我们的思考：当无人机需要在一个充满人力三轮车的小镇上空执行任务时，传统导航技术是否还能保持其高效与准确？
人力三轮车作为传统交通工具，其不规律的运动轨迹、频繁的停靠与启动，以及在狭窄街道中的穿梭，都为无人机的导航带来了前所未有的挑战，如何确保无人机在这样复杂多变的环境中既能避开人力三轮车，又能安全、稳定地完成任务？
针对这一问题，我们提出了基于深度学习的动态环境感知方案，通过训练模型，使无人机能够实时识别并预测人力三轮车的运动模式，结合多传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）和视觉传感器，构建三维环境模型，实现动态避障，我们还引入了基于强化学习的决策算法，使无人机在面对突发情况时能做出最优决策。
这一创新不仅为无人机在复杂城市环境中的应用开辟了新路径，也为未来智能交通系统的构建提供了有价值的参考。
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