在军事侦察任务中，无人机的灵活性和隐蔽性使其成为获取关键情报的重要工具，城市环境中复杂的交通状况，尤其是出租车停靠点的频繁出现，为无人机侦察带来了新的挑战，如何确保无人机在执行任务时能够安全避开这些区域，成为了一个亟待解决的问题。
我们需要利用高精度的GPS定位技术和先进的避障算法，使无人机能够实时感知并避开出租车停靠点，这要求我们在无人机上安装高灵敏度的传感器，如激光雷达（LiDAR）和红外线传感器，以提供精确的三维环境信息。
通过大数据分析和机器学习技术，我们可以建立城市交通模式数据库，包括出租车停靠点的分布、频率和时长等信息，这样，无人机在飞行前就能进行路径规划，避开高峰时段和频繁停靠的地点。
我们还需考虑与地面控制中心的实时通信，确保在紧急情况下能够迅速做出反应，当无人机接近一个正在停靠的出租车时，地面控制中心可以立即发出指令，让无人机调整飞行高度或路线。
安全避开出租车停靠点对于无人机军事侦察至关重要，通过综合运用高精度定位、避障算法、大数据分析和实时通信技术，我们可以确保无人机在复杂城市环境中安全、高效地执行侦察任务。
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