在煤矿巡检中，无人机的自动避障算法至关重要。它能确保无人机在复杂的煤矿环境中安全飞行，高效完成巡检任务。以下将探讨相关的优化方法。
单一传感器在煤矿复杂环境下可能存在局限性。通过融合激光雷达、视觉传感器等多种传感器数据，可以获取更全面准确的环境信息。例如，激光雷达能精确测量距离，视觉传感器可识别物体的形状和特征。某煤矿企业采用多传感器融合的避障算法后，无人机在巷道巡检时，能及时发现前方的障碍物，避障成功率大幅提高。
合理的路径规划能让无人机更智能地避开障碍物。传统的路径规划算法可能不够灵活，在遇到动态障碍物时应对能力不足。可以引入强化学习算法，让无人机在不断的飞行过程中学习最优的避障路径。比如，在一个大型煤矿的露天开采区域，采用改进后的路径规划算法，无人机能根据实时的障碍物信息，动态调整飞行路径，避免碰撞。
煤矿环境变化迅速，无人机需要快速处理传感器采集到的实时数据。优化数据处理流程，减少数据处理时间，可以提高避障的及时性。例如，采用高效的数据压缩算法和并行处理技术，能让无人机在短时间内完成数据处理和决策。某煤矿的巡检无人机在优化实时数据处理后，能在发现障碍物的瞬间做出反应，有效避免了碰撞事故的发生。