在无人机技术飞速发展的今天，如何确保无人机在复杂城市环境中安全导航，尤其是避免与公共汽车等大型障碍物发生碰撞，成为了一个亟待解决的问题，一个专业的问题便是：如何利用先进的传感器技术和算法，提升无人机对公共汽车等静止或移动障碍物的识别与避障能力？
回答这一问题，首先需认识到公共汽车因体积大、停靠无规律等特点，在无人机导航中易形成“盲区”，为解决此问题，可采取以下策略：一是集成高精度GPS、LiDAR（激光雷达）、视觉传感器等多模态感知技术，形成3D环境地图，提高对公共汽车的精准识别与定位；二是运用机器学习与深度学习算法，训练无人机对不同场景下公共汽车形态的识别能力，即使是在部分遮挡或复杂光照条件下也能准确判断；三是开发动态障碍物预测模型，结合公共汽车的行驶轨迹与交通规则，预测其未来位置，提前规划飞行路径，实现主动避障。
通过上述技术手段的综合应用，可有效缩小甚至消除无人机在面对公共汽车时的导航“盲区”，保障其安全、高效地完成各类任务。
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在公共交通中引入无人机导航，虽面临盲区挑战如高楼遮挡等难题，但通过多传感器融合与AI路径规划技术可有效解决。
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