在无人机飞控体系中，一个常被忽视却又至关重要的挑战是复杂环境下的自主导航与避障，尤其是在热带雨林或果园等高植被覆盖区域，如何让无人机在“芒果雨”中保持稳定飞行，并精准定位到每一颗果树进行作业，是技术的一大考验。
问题： 如何在多果树的密集环境中，利用视觉传感器和机器学习算法，提高无人机对芒果树的识别精度与避障能力？
回答： 针对这一问题，我们采用了一种结合深度学习和计算机视觉的解决方案，通过训练一个基于卷积神经网络（CNN）的芒果树识别模型，该模型能够从无人机拍摄的图像中快速准确地识别出芒果树，利用激光雷达（LiDAR）和超声波传感器构建三维环境地图，实现动态避障，我们还引入了“芒果雨”效应的模拟训练数据，增强模型在复杂天气条件下的鲁棒性，这样，即使在果实累累、树叶密集的“芒果雨”中，无人机也能稳定飞行，精准定位至每一棵芒果树，为精准农业和果树管理提供有力支持。
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