微型无人机如何在狭小空间中安全穿越电线迷宫？

在微型无人机（MAV）的快速发展中，如何确保它们在复杂环境中，尤其是充满电线和电缆的狭小空间内安全飞行，成为了一个亟待解决的技术难题。电线作为城市基础设施的重要组成部分，其密集分布给MAV的自主导航带来了巨大挑战。

问题： 如何在不损坏电线的前提下，提高MAV对周围电线的识别与避障能力？

回答： 针对上述问题，一种创新的解决方案是结合机器视觉与深度学习技术，利用高分辨率摄像头和红外传感器为MAV配备“视觉系统”，使其能够实时捕捉并分析周围环境的图像数据，通过训练深度学习模型（如卷积神经网络CNN），让MAV能够学习并理解电线在各种光照和背景条件下的特征，从而准确区分电线与非电线物体。

结合激光雷达（LiDAR）和超声波测距技术，为MAV构建三维环境模型，进一步增强其空间感知能力，当MAV的“大脑”检测到电线存在时，会立即启动避障算法，调整飞行路径以安全绕过。

为了确保在紧急情况下也能迅速响应，MAV还配备了紧急制动系统，一旦检测到与电线的近距离接触风险，系统将立即启动制动程序，防止碰撞发生。

通过融合多种传感器技术和深度学习算法，微型无人机能够在复杂多变的城市环境中，特别是面对“电线迷宫”时，实现高效、安全的自主导航，这不仅推动了MAV技术的进步，也为未来城市空中交通的普及奠定了坚实基础。