在无人机定位导航的精密技术中，如何确保在复杂环境中既保持高精度又避免意外碰撞，成为了一个类似“豆腐上舞蹈”的挑战，这里的“豆腐”不仅指代无人机轻巧而脆弱的特性，也暗喻了定位过程中对精确度的极高要求。
问题提出：如何在不增加无人机重量和复杂度的情况下，提升其在复杂环境下的避障能力和定位精度？
答案揭晓：结合机器学习与深度神经网络技术，开发一种“智能豆腐眼”系统，该系统利用轻量级传感器阵列，模拟“豆腐”般的敏感与细腻，能够捕捉到微小的环境变化，通过算法优化，使无人机能在保持轻巧的同时，对周围环境进行精准感知和即时反应，有效避免因微小障碍物导致的飞行事故，结合视觉识别技术，使无人机能“看”清前方的“豆腐块”，实现精准降落和避障，为无人机在复杂环境下的安全飞行提供了新的解决方案。
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无人机定位导航的'豆腐难题’，在精准与脆弱间寻求微妙平衡，如履薄冰般穿梭于技术与现实的边界。
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