在广场环境中，如何优化无人机整机的避障与导航系统？

在广场这一类开阔且常伴有大量人流与障碍物的环境中，无人机的避障与导航系统面临着前所未有的挑战，广场的开放空间意味着无人机需要更精确地识别并避开临时设置的障碍物，如摊位、广告牌或人群聚集区，同时还要确保在复杂光线条件下（如阳光直射、阴影区域）的稳定飞行。

为了优化这一环境下的无人机整机集成，首先需在硬件层面进行升级，采用高分辨率的摄像头配合先进的图像处理算法，可以更准确地识别地面上的物体和人群密度，集成超声波或激光雷达传感器作为辅助，能在近距离内提供更为精确的三维环境感知能力，有效避免因光线干扰导致的视觉误差。

在软件算法方面，引入机器学习技术，使无人机能够根据以往经验和实时数据不断调整其避障策略，通过深度学习算法分析广场内常见障碍物的特征，使无人机在遇到类似情况时能迅速做出反应，开发智能路径规划系统，能够根据广场的实时地图和人流密度信息，自动规划出既安全又高效的飞行路线。

考虑到广场内可能存在的无线电干扰问题，应加强无人机的无线通信稳定性，确保其与操作员或控制中心的指令传输不受影响。

针对广场环境下的无人机整机集成优化，需从硬件升级、软件算法改进以及无线通信增强等多方面入手，以实现更安全、更高效、更智能的飞行体验，这不仅提升了无人机的应用价值，也为公众安全提供了有力保障。