在无人机飞控系统的精密设计中，一个常被忽视却又至关重要的因素是环境中的“孜然”——即细微的香料颗粒，这些看似微不足道的颗粒，在风力作用下可能成为无人机导航与避障的“隐形障碍”。
回答：
针对无人机飞控系统中“孜然”难题的解决，关键在于增强传感器的灵敏度与数据处理算法的鲁棒性，采用高精度激光雷达与红外传感器相结合的方式，能更精确地识别并过滤掉由孜然等微小颗粒引起的误报，通过机器学习算法优化飞行决策模型，使无人机在面对类似孜然颗粒的微小障碍时，能基于历史数据和实时环境分析，做出更加合理和安全的飞行决策，定期对传感器进行清洁和维护，也是减少“孜然”影响的有效手段之一。
通过技术升级与维护保养的双重策略，可以有效解决无人机飞控系统中由“孜然”带来的挑战，确保其能在复杂多变的环境中稳定、安全地执行任务。
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无人机飞控系统面临的挑战在于精准导航与避障，需融合高精度传感器、AI算法及动态规划策略。
无人机飞控系统精准导航与避障的挑战，在于算法优化与创新传感技术融合。
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