在杏子林这样复杂且多变的自然环境中，无人机的操作面临着诸多挑战，精准定位与避障是关键问题之一。
杏子林内树木密集，枝叶繁茂，导致GPS信号不稳定，容易产生漂移，为解决这一问题，我们采用多传感器融合技术，包括视觉传感器、激光雷达和超声波传感器等，以实现更精确的定位，通过视觉传感器捕捉地面特征，激光雷达测量周围障碍物距离，超声波传感器则提供近距离避障信息，三者结合，使无人机在复杂环境中也能保持稳定飞行。
在避障方面，我们开发了智能避障算法，当无人机接近杏树或其它障碍物时，算法会实时计算并规划最佳飞行路径，确保无人机能够安全绕过障碍物，我们还利用了机器学习技术，通过不断学习飞行数据和经验，优化避障策略，提高无人机的自主性和安全性。
通过多传感器融合和智能避障算法的应用，我们成功解决了在杏子林中操作无人机的精准定位与避障问题，为农业、林业等领域提供了更加高效、安全的无人机解决方案。
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