如何优化无人机在滑行道上的自主导航与避障？

在无人机整机集成中，滑行道作为无人机起飞和降落的关键区域，其设计与无人机自主导航系统的协同至关重要，当前，许多无人机在滑行道上仍依赖GPS信号进行定位，这导致在复杂环境或GPS信号受干扰时，无人机难以实现精确的自主导航与避障。

为解决这一问题，我们提出以下优化策略：引入基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，使无人机能够在无GPS信号的环境下，通过摄像头和传感器数据实现自主导航，设计智能避障算法，结合滑行道上的标志线和障碍物信息，使无人机能够实时调整飞行路径，避免碰撞，还需对滑行道进行精细的地面标记和灯光引导设计，为无人机提供更直观的导航信息。

通过这些优化措施，可显著提升无人机在滑行道上的自主性和安全性，为无人机在物流、巡检等领域的广泛应用奠定坚实基础。