在小区花园中，无人机进行自主导航时面临诸多挑战，尤其是如何实现精准避障与高效路径规划，小区花园内环境复杂，包括树木、儿童游乐设施、宠物等动态障碍物，这些因素对无人机的飞行安全构成威胁。
为了解决这一问题，我们采用了先进的传感器融合技术，包括激光雷达（LiDAR）、超声波传感器和视觉传感器等，这些传感器能够实时感知周围环境，并生成高精度的三维地图，通过机器学习算法，无人机能够分析这些数据，并预测障碍物的运动趋势，从而提前进行避障操作。
在路径规划方面，我们引入了基于图优化的算法，如Dijkstra算法和A*算法，这些算法能够根据当前环境、任务需求和无人机性能参数，计算出最优的飞行路径，我们还利用了小区花园的特定结构，如建筑物的布局和花园的形状，来进一步优化路径规划。
通过这些技术手段，我们的无人机能够在小区花园中实现精准避障与高效路径规划，为居民提供更加安全、便捷的无人机服务。
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