如何在街道环境中优化无人机的自主导航与避障能力？

在日益增长的无人机消费市场中，街道环境因其复杂性和动态性，成为无人机技术的一大挑战，街道上不仅有行人和车辆，还有各种障碍物和不确定的交通规则，这些都要求无人机具备高精度的定位、实时环境感知以及智能的决策能力。

为了在街道环境中优化无人机的自主导航与避障能力，首先需采用高精度的GPS和视觉/激光雷达（LiDAR）融合定位技术，确保无人机在复杂环境中也能保持稳定飞行，利用深度学习算法对街道场景进行实时分析，识别并跟踪行人、车辆等动态目标，以及路障、交通标志等静态障碍物，这要求算法不仅要“看”得准，还要“想”得快，能在毫秒级时间内做出避障决策。

还需考虑街道上的特殊情况，如突发人群聚集、紧急车辆通行等，这要求无人机具备紧急避险和重新规划路径的能力，通过与城市基础设施的联动，如与交通信号灯的通信，可以进一步增强无人机的安全性和效率。

如何在街道环境中优化无人机的自主导航与避障能力，是推动无人机消费市场发展的关键技术挑战之一。