如何优化无人机在来宾电网巡检中的自主避障策略？

在来宾电网的复杂环境中，无人机的自主避障能力是确保电力巡检安全与效率的关键，当前，我们面临的主要挑战包括：

1、地形多变：来宾地区山峦起伏，河流纵横，对无人机的飞行稳定性和路径规划提出极高要求。

2、输电线路密集：电网设施密集分布，如何精准识别并避开每一根线路，避免碰撞风险，是技术难点。

3、环境干扰：风力、雨雾等自然因素易影响无人机的GPS信号和视觉识别系统，导致误判或失控。

针对上述问题，我们提出以下优化策略：

集成多传感器融合技术：结合激光雷达、红外热像仪和高清摄像头，提高对复杂地形的感知与适应能力。

深度学习与AI路径规划：利用深度学习算法，训练无人机对输电线路的精准识别与避让，同时优化飞行路径，减少不必要的飞行时间和能耗。

增强环境适应性设计：采用抗干扰技术，如增强GPS信号稳定性、优化视觉识别算法的抗噪性，确保在恶劣环境下仍能稳定作业。

通过这些技术手段的优化，我们旨在提升无人机在来宾电网巡检中的自主性与安全性，为电力巡检工作带来新的突破与效率提升。