在无人机飞控体系中，如何精准地识别并避开地面上的“踢脚线”（如家具腿、门槛等低矮障碍物）是一个技术难题，这些障碍物因其高度低、不易被雷达或视觉传感器直接探测到，常常导致无人机发生碰撞。
为解决这一问题，可采取以下策略：利用激光雷达（LiDAR）的短距离高精度测量能力，对踢脚线进行精确识别，通过在无人机上安装多个LiDAR，形成三维点云数据，再通过算法处理，提取出踢脚线的位置和形状信息，结合机器学习技术，对不同环境下的踢脚线进行训练和识别，提高无人机的自适应能力，通过大量数据的学习，使无人机能够更准确地判断何时何地存在踢脚线，并作出相应的避障动作，引入视觉传感器辅助识别，虽然视觉传感器在识别踢脚线上存在局限性，但通过与LiDAR数据的融合，可以弥补其不足，提高整体避障的准确性和可靠性。
“踢脚线”在无人机飞控体系中的精准识别与避障是提升无人机安全性和稳定性的关键技术之一，通过多传感器融合和机器学习技术的应用，可有效应对这一挑战。
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