在无人机整机集成过程中，如何确保无人机在复杂环境中，特别是遇到如“杏子”这类具有复杂形状和表面特性的障碍物时，能够进行精准的定位与有效避障，是一个亟待解决的技术难题。
问题提出：
在农业监测应用中，无人机常需穿越杏树林进行作物健康监测，杏子树冠密集且果实表面光滑，易造成GPS信号的干扰和雷达反射的误判，导致无人机定位不准确，甚至发生碰撞，如何通过优化无人机的传感器配置、算法优化以及数据处理技术，实现无人机在杏子林中的稳定飞行与精准避障，是当前技术挑战之一。
解决方案探讨：
1、多传感器融合：结合激光雷达、深度相机、超声波传感器等，形成互补的感知系统，提高对复杂环境的识别能力。
2、深度学习算法：利用深度学习模型对杏子树冠和果实的特征进行学习，提高避障算法的准确性和鲁棒性。
3、动态调整飞行策略：根据实时感知数据，动态调整飞行高度、速度和路径规划，确保安全穿越杏子林。
通过上述措施，可以有效提升无人机在复杂环境下的整机集成性能，为农业监测等应用提供更加可靠的技术支持。
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无人机在整机集成中面临的杏子难题，通过高精度GPS与机器视觉结合的智能算法实现精准定位和高效避障。
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