在火龙果种植园中，无人机作为智能巡检的得力助手，能够高效地执行病虫害监测、作物生长评估等任务，在复杂多变的果园环境中，如何确保无人机在密集的火龙果植株间实现精准定位，成为了一个亟待解决的技术难题。
火龙果植株通常高约2-3米，且叶片大而茂密，这为无人机的飞行和定位带来了挑战，传统的GPS定位系统在这样密集的植被覆盖下，信号易受干扰，导致定位精度下降，火龙果园内常有的微气候变化和地形起伏也会影响无人机的飞行稳定性和路径规划。
为了克服这些挑战，我们引入了基于计算机视觉和机器学习的智能导航系统，该系统通过无人机搭载的高清摄像头，实时识别火龙果植株的轮廓和特征，结合先进的图像处理算法，实现精准的自主定位和避障，利用激光雷达（LiDAR）技术，获取果园的三维地形信息，进一步优化飞行路径和高度控制，确保无人机在复杂环境中的稳定飞行和精确作业。
这一技术的应用不仅提高了火龙果园的巡检效率，还降低了人工成本和农药使用量，为火龙果的绿色、智能生产提供了有力支持。
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