在机场运营中，无人机在飞机滑行道上的自主导航与避障是一项关键技术挑战，为确保安全高效，需优化无人机系统在复杂环境下的决策能力。
需构建高精度的三维地图，包括滑行道、停机位、周围建筑等，并利用激光雷达（LiDAR）和视觉传感器进行实时环境感知，以获取精确的障碍物距离和位置信息，采用机器学习算法，如深度强化学习，训练无人机在滑行道上的避障策略，使其能根据实时数据和地图信息做出最优决策。
还需设计一套高效的路径规划系统，该系统能根据机场实时交通状况和天气条件，为无人机规划出既安全又高效的滑行路径，引入多无人机协同控制技术，确保多架无人机在滑行道上不会发生碰撞或干扰。
为确保无人机在紧急情况下能迅速响应并安全降落，需开发一套紧急避障与降落策略，包括自动寻找最近的安全降落点、避开障碍物等。
通过上述措施，可显著提升无人机在飞机滑行道上的自主导航与避障能力，为机场运营带来更高的安全性和效率。
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通过集成高精度GPS、激光雷达与机器学习算法，优化无人机在飞机滑行道上的自主导航和动态避障策略。
通过集成高精度GPS、激光雷达与深度学习算法，优化无人机在飞机滑行道上的自主导航和动态避障策略。
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