在白果林区进行无人机作业时，路径规划成为了一项既关键又具挑战性的任务，白果林以其茂密的树冠和丰富的果实资源为无人机提供了广阔的作业空间，但同时也带来了复杂的飞行环境，如何确保无人机在飞行过程中有效避开树木、电线等障碍物，同时又能高效地完成果实采集任务，是当前亟待解决的问题。
针对这一问题，我们提出了基于机器学习的动态避障策略，该策略利用深度学习模型对白果林区的三维地形进行建模，通过实时传感器数据与历史飞行数据的融合分析，预测并规划出最优的飞行路径，在路径规划过程中，我们特别注重“白果”这一关键词的融入，通过分析果实分布的密集区域和潜在碰撞点，动态调整飞行高度和速度，确保在安全的前提下最大化采集效率。
我们还引入了多无人机协同作业的概念，通过无人机间的通信与协作，实现任务的高效分配和资源的优化配置，这种策略不仅提高了作业的灵活性和鲁棒性，还显著降低了因单点故障导致的整体作业中断风险。
通过结合机器学习、动态避障和多无人机协同技术，我们为白果林区的无人机路径规划提供了一种创新且实用的解决方案，为未来智能农业的发展奠定了坚实基础。
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