在无人机执行城市巡检或交通监控任务时，如何确保其安全地避开公共汽车等大型障碍物，是无人机规划软件面临的重要挑战，需利用高精度地图数据和实时交通信息，为公共汽车等障碍物建立精确的动态模型，引入机器学习算法，使无人机能够“学习”并预测公共汽车的行驶轨迹，从而提前规划飞行路径，结合激光雷达（LiDAR）和视觉传感器，为无人机提供实时的环境感知能力，确保在紧急情况下能迅速做出反应，建立一套完善的安全机制，如设置最小安全距离、紧急降落区等，以最大限度地减少因避障不当导致的风险。
通过这些策略的整合应用，无人机规划软件将能更有效地引导无人机在城市环境中安全、高效地执行任务，同时为公共汽车等大型障碍物提供必要的避让空间，确保双方的安全。
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