在公共汽车上部署无人机进行监控或拍摄任务时，确保公共安全与乘客的舒适度至关重要，一个专业挑战在于，如何使无人机在繁忙的交通环境中，特别是公共汽车周围，实现精准的空中避障。
需利用先进的传感器技术，如激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，为无人机提供高精度的环境感知能力，这些传感器能实时扫描并分析周围障碍物，包括公共汽车的尺寸、位置及移动趋势，使无人机能够迅速做出避障决策。
引入机器学习和人工智能算法，使无人机能够“学习”如何更智能地避开障碍物，通过分析历史飞行数据和实时视频流，无人机能够预测公共汽车的行驶路径和速度变化，提前规划飞行路线，减少突发情况下的碰撞风险。
建立与公共汽车交通管理系统的联动机制也是关键，通过与交通控制中心的数据共享和协调，无人机可以获得更全面的交通信息，进一步增强其避障能力和飞行安全性。
实现公共汽车上无人机的安全避障，需要技术、算法与管理的综合应用，确保在复杂环境中也能稳定、高效地执行任务。
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