如何在街道环境中优化无人机的自主飞行与避障策略？

在复杂的城市街道环境中，无人机面临着诸多挑战，如高楼林立、行人车辆穿梭、以及突发的天气变化等，为了确保无人机在街道中的安全、高效飞行，我们需要从以下几个方面进行优化：

利用高精度GPS和视觉传感器融合技术，提高无人机的定位精度和动态环境感知能力，这有助于无人机在复杂环境中保持稳定的飞行姿态，并准确识别障碍物。

开发基于深度学习的实时避障算法，通过训练模型，使无人机能够根据街道环境中的障碍物类型、大小和位置，快速做出避障决策，结合街道的特定特征（如交叉口、人行横道等），制定更加精细的避障策略。

引入街道级地图数据和实时交通信息，帮助无人机预测未来几秒内的交通状况和障碍物变化，提前调整飞行路径，减少突发情况下的紧急避障操作。

通过技术手段的优化和创新，我们可以使无人机在街道环境中更加智能、安全地飞行，为城市物流、监控、救援等应用提供有力支持。