在儿科医疗领域，小儿哮喘的实时监测与紧急干预至关重要，而无人机技术，以其灵活性和高效率，正逐渐成为这一领域的新兴工具，将无人机应用于小儿哮喘的监测中，面临的最大挑战之一便是如何在复杂多变的城市环境中进行精准的路径规划。
城市中高楼林立、街道错综复杂，加之天气变化和空气质量的影响，使得GPS信号时常出现偏差，这对无人机的自主导航构成了巨大挑战，如何确保无人机在低空飞行时不会干扰到其他飞行器或地面交通，也是必须考虑的安全问题。
针对这些挑战，我们提出了基于深度学习的无人机路径规划方案，该方案利用历史数据和实时数据，通过深度神经网络对城市环境进行建模，预测并规避障碍物，结合小儿哮喘患者的分布情况和病情紧急程度，优化飞行路径，确保无人机能够以最快、最安全的方式到达患者身边。
我们还开发了无人机与地面医疗团队的即时通讯系统，确保在紧急情况下能够迅速响应，为小儿哮喘患者争取宝贵的治疗时间，这一技术的应用，不仅提高了医疗服务的效率，更是在一定程度上改变了我们对城市空中交通管理的传统认知。
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城市迷雾中，无人机监测小儿哮喘需精准路径规划技术突破障碍。
城市迷雾中，无人机需依赖高精度传感器与智能算法精准导航。
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