在微型无人机（MAV）的快速发展中，夜晚飞行成为了一个亟待解决的问题，由于光线不足，摄像头和传感器在夜晚的捕捉能力大幅下降，导致飞行稳定性、避障能力和导航精度显著降低，这无疑为夜间作业的无人机用户带来了极大的困扰。
专业问题： 如何在夜晚环境中有效提升微型无人机的导航和避障能力？
回答： 针对这一问题，目前有几种可行的解决方案，利用红外传感器和热成像技术，这些技术能够在黑暗中捕捉到物体的热量，从而进行精确的避障和导航，增强无人机的AI算法，通过机器学习算法对大量夜间飞行数据进行训练，提高其在复杂环境中的决策能力，还可以为无人机配备更强大的LED照明系统，为摄像头提供足够的光线，同时也能作为简单的避障工具。
这些方案仍需在保证安全性和稳定性的前提下进行优化和测试，红外传感器的成本较高且易受环境干扰；AI算法的优化需要大量的计算资源；而LED照明系统则可能暴露无人机的位置，增加被发现的风险，在夜晚飞行的微型无人机技术中，平衡性能、成本和安全性是关键所在。
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夜晚飞行的微型无人机面临低光环境下的导航难题，但通过集成高精度GPS、红外传感器和智能算法的解决方案可有效提升其夜间自主飞行能力。
在漆黑的夜晚，微型无人机面临导航难题时需依赖先进传感器、AI算法及GPS辅助系统来确保精准飞行与安全避障。
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