在马鞍山这样复杂多变的地形中，无人机执行任务时面临诸多挑战，尤其是其自主避障能力成为关键问题，马鞍山地形崎岖，山峦起伏，植被茂密，加之天气多变，如何确保无人机在飞行过程中能够准确识别并避开障碍物，是当前技术的一大难题。
针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习的无人机自主避障策略，该策略利用无人机搭载的高清摄像头和激光雷达（LiDAR）获取实时环境数据，通过深度神经网络对周围环境进行三维建模与障碍物识别，当无人机检测到前方有障碍物时，系统会立即计算并规划出最优避障路径，同时调整飞行高度和速度以适应地形变化。
我们还引入了马鞍山地区特有的地形数据库和气象数据，使无人机能够根据实时天气和地形条件进行智能调整，在雨雾天气下，系统会增强激光雷达的扫描频率和摄像头图像处理算法的精度，确保飞行安全。
通过在马鞍山实际环境中的多次测试，该避障策略表现出色，有效提高了无人机的自主作业能力和安全性，我们将继续优化算法，提升无人机的智能化水平，为更多复杂地形下的无人机应用提供坚实的技术支持。
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在马鞍山复杂地形的挑战下，无人机自主避障策略展现了其卓越的环境适应与智能决策能力。
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