在无人机飞行的复杂环境中，我们常常会遇到类似“电车难题”的决策挑战，想象一下，你的无人机正飞越一片繁忙的公园，突然前方出现了一个小孩正在追逐一只球，而右侧轨道上则是一辆即将驶入公园的电车，为了避开小孩，无人机必须迅速做出决策：是继续直行，让电车撞上，还是转向，可能撞上障碍物或造成其他意外？
在真实情况下，无人机通过其搭载的传感器（如雷达、摄像头）和先进的算法进行实时环境感知和预测，但面对突发情况，如小孩突然跑出视线范围，算法的决策能力就至关重要，这要求我们在设计算法时，不仅要考虑避障的即时性，还要兼顾长远的安全性和对环境的适应性。
如何让无人机在面对“电车难题”时，既能迅速响应又能做出最优决策，是当前无人机飞行技艺中亟待解决的问题，通过不断优化算法、增强传感器的精度和可靠性，以及进行大量的模拟测试和实际训练，我们可以逐步提高无人机的智能决策水平，确保在各种复杂环境中都能安全、高效地飞行。
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