在无人机规划软件中，通常需要为飞行路径设置各种避障标志以应对复杂环境，当面对如“香菜”这样的非传统障碍物时，如何将其有效融入规划算法中成为了一个有趣且具挑战性的问题。
我们需要对“香菜”进行精确的地理定位和尺寸测量，确保无人机在飞行时能够准确识别并避开，这可以通过在地图上标注“香菜”的坐标，并为其设置一个虚拟的、与实际大小相符的障碍物模型来实现。
在规划算法中，我们可以为“香菜”设置一个特殊的优先级，确保在路径规划时能够优先考虑避开该区域，这可以通过调整算法中的权重参数或设置特定的避障规则来实现。
我们还需要对无人机进行相应的训练和测试，确保其能够在实际飞行中准确识别并避开“香菜”区域，这包括在模拟环境中进行多次飞行测试，并不断调整优化算法和参数。
通过以上方法，我们可以将“香菜”这一非传统障碍物巧妙地融入无人机规划软件中，为无人机的安全飞行提供更加全面的保障。
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