在无人机领域，计算机科学的进步为无人机的自主导航提供了强大的技术支持，如何更有效地利用计算机科学来提升无人机的导航精度、稳定性和智能性，仍是一个亟待解决的问题。
问题： 如何在复杂环境中，利用计算机视觉和机器学习技术，实现无人机的高精度自主避障和路径规划？
回答： 针对这一问题，可以采取以下策略：利用深度学习模型对环境进行实时感知和识别，通过计算机视觉技术对障碍物进行精确检测和分类，结合强化学习算法，使无人机在面对未知或复杂环境时，能够通过试错学习，自主选择最优的避障策略和路径规划，还可以利用图神经网络等图论方法，对无人机周围的环境进行建模和预测，进一步提高其导航的准确性和鲁棒性，通过这些技术的综合应用，可以显著提升无人机在复杂环境中的自主导航能力，为无人机在物流、农业、救援等领域的广泛应用奠定坚实基础。
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