在无人机领域，视觉导航系统因其高精度和自主性而备受青睐，这一技术却面临着一个与人类眼科疾病——青光眼相似的挑战：视野受限和潜在的风险。
问题提出： 无人机在复杂环境中飞行时，其视觉传感器（相当于“眼睛”）可能因光线不足、反光、遮挡等因素导致视野受限，出现“盲区”，这类似于青光眼患者因眼内压升高而逐渐丧失周边视野的情况，影响对环境的全面感知和决策，如何确保无人机在视觉导航中的“视野健康”，避免“青光眼”效应，是当前技术的一大难题。
回答： 为解决这一问题，可采取以下策略：采用多传感器融合技术，如结合激光雷达（LiDAR）、超声波传感器等，以弥补视觉传感器的不足，形成360度环境感知，利用机器学习和人工智能算法优化视觉处理，提高对复杂环境的识别能力，减少误判和漏检，定期对无人机的视觉系统进行维护和校准，确保其“视力”始终处于最佳状态。
虽然无人机在视觉导航中会遇到类似于人类青光眼的“视野受限”问题，但通过技术创新和智能优化，我们可以有效避免这一挑战，确保无人机在复杂环境中的安全、稳定飞行。
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青光眼挑战下，利用多传感器融合技术增强无人机视觉导航的鲁棒性与准确性。
无人机青光眼挑战在于规避视觉导航盲区，通过多传感器融合技术可有效提升环境感知能力与飞行安全。
青光眼挑战下，无人机通过多传感器融合与智能算法优化导航路径以规避视觉盲区。
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