在工地的复杂环境中，无人机作为安全监控的得力助手，其路径规划面临着多重挑战，工地的地形多变，包括但不限于高楼林立、狭窄通道、以及临时搭建的脚手架等，这些因素都极大地增加了无人机飞行的复杂度，工地上的施工机械和人员活动频繁，如何确保无人机在避免碰撞的同时，还能实时捕捉到关键区域的画面，是路径规划中的一大难题。
为应对这些挑战，我们采用了一种基于实时动态环境感知与智能避障的路径规划算法，该算法通过集成高清摄像头、激光雷达（LiDAR）和GPS等传感器，实时构建工地的三维环境模型，并利用机器学习技术进行动态障碍物识别与预测，在飞行过程中，无人机根据实时数据不断调整飞行路径，确保既不与障碍物发生碰撞，又能高效覆盖所有需要监控的区域，我们还开发了基于工地安全标准的任务优先级系统，确保在紧急情况下能迅速调整飞行计划，保障人员和设备的安全。
通过这一系列技术手段的应用，我们不仅提高了无人机在工地安全监控中的灵活性和可靠性，还显著提升了其作业效率，为工地的安全管理提供了强有力的技术支持。
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