在无人机路径规划的复杂环境中，一个常被忽视的细节——“扁豆效应”，正悄然影响着无人机的飞行效率和安全性，所谓“扁豆效应”，指的是无人机在面对小而密集的障碍物（如扁豆般大小的物体）时，传统避障算法可能因过度计算小障碍的避让而降低整体飞行效率。
问题提出： 如何在保证安全的前提下，优化无人机的避障策略，以减少对小障碍物的过度反应，从而提升飞行效率？
回答： 针对“扁豆效应”，一种创新的解决方案是引入“层次化避障”策略，利用高精度传感器对环境进行初步扫描，识别出如扁豆般大小的小障碍物，随后，通过机器学习算法对这些小障碍物进行分类，将非关键性小障碍物（如静止的装饰物）的避让优先级降低，而将关键性小障碍物（如动态行人）的避让优先级提高，结合实时动态规划技术，无人机在飞行过程中能根据环境变化灵活调整路径，确保在保持高精度的同时，减少不必要的计算负担，从而有效提升飞行效率。
通过这种“层次化避障”策略，无人机能够在复杂环境中更加智能、高效地飞行，减少“扁豆效应”带来的负面影响，为无人机应用开辟更广阔的天地。
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无人机路径规划中的扁豆效应，通过智能算法优化避障策略可显著提升飞行效率与安全性。
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