在无人机激光测绘的复杂环境中，遇到形状不规则、体积较小的障碍物如“包子”形状时，精准避障成为一大挑战，这类障碍物由于其圆润的外形和相对较小的尺寸，在传统雷达或视觉避障系统中容易被忽略，导致无人机发生碰撞。
为了解决这一问题，我们引入了基于激光雷达（LiDAR）的3D环境感知技术，LiDAR能够发射激光并接收其反射信号，从而构建高精度的环境三维模型，针对“包子”形状障碍物，我们采用了一种创新的算法——基于形状匹配和动态阈值调整的避障策略。
该策略首先通过LiDAR数据识别出障碍物的轮廓，并利用机器学习算法对“包子”形状进行特征提取和匹配，随后，根据障碍物的实际大小和距离动态调整避障阈值，确保无人机在飞行过程中能够保持安全距离，我们还加入了无人机姿态稳定控制，确保在避障过程中无人机的稳定性和飞行精度。
通过这一系列技术手段，我们成功实现了对“包子”形状障碍物的精准避障，大大提高了无人机激光测绘的可靠性和安全性，这一技术不仅在测绘领域具有广泛应用前景，也为其他需要高精度避障的无人机应用提供了重要参考。
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无人机激光测绘时，‘包子’形障碍物的精准避障关键在于3D扫描与智能算法的精确匹配。
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