在无人机参与灾难应急救援的场景中，一个常被忽视却又至关重要的问题是“裙摆效应”，这指的是当无人机在复杂地形或人群密集区域飞行时，由于地面障碍物（如树木、建筑物）的遮挡，其传感器可能误将穿着裙装的人体下摆误判为地面障碍物，导致飞行路径的错误判断和避障失败。
为解决这一问题，技术上可采取以下措施：一是优化无人机的视觉识别算法，增强对裙装与地面的区分度；二是引入深度学习技术，提高无人机对复杂场景的识别能力；三是利用激光雷达等主动式传感器，提供更精确的三维环境信息，减少误判，操作员在执行任务前应充分了解现场情况，对可能出现的“裙摆效应”进行预判和规划，必要时可与现场指挥人员沟通协调，调整无人机飞行高度和路径。
通过技术优化和现场预判，“裙摆效应”对无人机灾难应急的影响可得到有效控制，确保无人机在复杂环境中的安全、高效运行。
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无人机通过高精度传感器与AI算法，有效识别并智能规避'裙摆效应’，提升灾难应急响应效率。
无人机通过高精度传感器和AI算法，能精准识别并避开灾难现场的'裙摆效应’，确保救援行动高效安全。
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