在无人机植保技术日益普及的今天，如何确保在复杂交通环境下，如公路车密集的农田上空进行精准作业，成为了一个亟待解决的问题，公路车不仅会带来气流扰动，还可能因突然变道或刹车等行为影响无人机稳定性，甚至造成碰撞风险。
针对这一问题，我们提出了以下解决方案：利用GPS和惯性导航系统（INS）的组合，提高无人机的定位精度和抗干扰能力，通过实时监测并调整飞行轨迹，减少因公路车引起的气流扰动对作业精度的影响，引入机器视觉技术，使无人机能够实时识别并避开公路车，同时利用深度学习算法预测车辆行为，提前调整飞行计划，我们还开发了基于无线通信的避障系统，通过与公路车上的车载通信设备进行信息交换，实现更精准的避障。
通过这些技术手段的综合应用，我们能够在确保无人机安全的同时，实现高效、精准的植保作业，这不仅提高了农田的产量和品质，也为无人机在复杂交通环境下的应用提供了新的思路和解决方案。
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在公路车频繁的干扰下，无人机植保技术需通过高精度定位系统与动态避障算法确保精准作业。
在公路车频繁的干扰下，无人机植保技术需依赖高精度定位系统与智能避障算法确保精准作业。
在公路车动态干扰下，无人机植保技术需通过高精度GPS定位与实时图像识别系统确保精准作业。
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