在无人机技术日益成熟的今天，如何提升其自主导航与避障能力成为了一个关键问题。“猫眼”技术作为一种基于视觉的避障解决方案，正逐渐受到关注，它通过在无人机上安装类似猫眼的红外传感器，实现对周围环境的实时监测与动态分析，在电动机组的应用中，“猫眼”技术仍面临诸多挑战。
红外传感器的视角有限，易受光线影响，导致在强光或暗光环境下性能下降，电动机组的高速旋转可能产生震动，影响传感器的稳定性和准确性，复杂多变的飞行环境要求“猫眼”技术具备更强的数据处理和算法优化能力，以实现快速、准确的决策。
针对这些问题，我们正致力于开发更先进的“猫眼”技术，包括采用更宽视角、更高灵敏度的红外传感器，以及引入先进的图像处理和机器学习算法，以提升无人机电动机组的导航与避障能力，优化电动机组的结构设计，减少震动对传感器的影响，也是未来研究的重要方向。
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