在步行街区这种高人流、多障碍的复杂环境中，无人机的传感装置面临着前所未有的挑战，如何确保无人机在低空飞行时，既能精准感知周围环境，又能避免与行人、建筑物等发生碰撞，是当前技术面临的一大难题。
问题： 步行街区中，由于建筑物的密集布局和行人的频繁移动，传统的GPS定位和视觉传感器往往无法提供足够的精度和稳定性，特别是在光线不足或遮挡物较多的情况下，如何提高无人机的环境感知能力？
回答： 针对这一问题，可以采用多传感器融合技术，包括但不限于激光雷达（LiDAR）、立体视觉（Stereo Vision）和超声波传感器，LiDAR能够提供高精度的三维点云数据，有效识别障碍物和行人；立体视觉通过双目相机获取深度信息，增强对远距离物体的识别能力；超声波传感器则能在近距离内提供精确的障碍物距离信息，通过将这些传感器的数据融合处理，可以构建出更加完整、准确的环境模型，提高无人机在步行街区的自主导航和避障能力，结合深度学习算法对传感器数据进行实时分析，可以进一步提升无人机的智能决策水平，确保其在复杂环境中的安全稳定飞行。
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无人机在步行街区通过高精度传感器、实时图像处理与AI算法，实现复杂环境的精准感知和避障。
无人机在步行街区通过高精度传感器与实时数据处理，实现复杂环境的精准感知。
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