在雾霾天气下，能见度极低，空气中的悬浮颗粒物严重干扰了无人机的GPS信号和光学传感器，使得传统飞控系统难以实现精准导航与避障，这一技术难题成为无人机在复杂气象条件下应用的一大瓶颈。
为解决此问题，可采取以下措施：一是采用激光雷达（LiDAR）与超声波传感器相结合的避障方案，利用激光雷达的高精度测距能力，结合超声波传感器的短距离精确探测，构建三维环境地图，实现障碍物的有效识别与规避；二是优化无人机的自主飞行算法，引入机器学习技术，使无人机能在飞行过程中不断学习并调整飞行策略，以应对突变的雾霾环境；三是增强GPS信号的抗干扰能力，如采用差分GPS技术或北斗卫星导航系统，提高定位的准确性和稳定性。
通过上述技术手段的综合应用，有望在雾霾环境下实现无人机飞控系统的精准导航与高效避障，拓宽无人机在复杂气象条件下的应用场景。
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在雾霾挑战下，无人机飞控系统需融合AI视觉算法与激光雷达技术实现精准导航和高效避障。
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