在淮安这样拥有复杂地形和城市建筑密集的地区，无人机自主导航系统面临着诸多挑战，如何确保无人机在飞行过程中，既能准确识别并避开高楼、树木等障碍物，又能稳定地执行任务而不受天气和光线变化的影响，是当前亟待解决的问题。
针对此，我们提出了一种基于深度学习的动态环境感知与路径规划算法，该算法通过训练神经网络模型，使无人机能够实时分析并处理来自多传感器（如GPS、摄像头、激光雷达）的数据，从而在复杂环境中做出最优的飞行决策，我们还引入了自适应控制技术，使无人机能够根据实时环境变化调整飞行姿态，确保飞行的稳定性和安全性，通过在淮安的多次实地测试，该系统已显著提高了无人机的自主导航能力，为未来在类似地区的广泛应用奠定了坚实基础。
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在淮安复杂地形下，通过高精度地图、多传感器融合与智能算法优化无人机自主导航系统。
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