在无人机物流配送的工业应用中，如何确保飞行路径既高效又安全，是亟待解决的关键问题，利用概率论对环境中的障碍物进行预测和规避，成为提升飞行安全性的有效手段，具体而言，技术员可以通过分析历史飞行数据，运用概率模型预测无人机在特定区域遭遇障碍物的可能性，利用贝叶斯网络结合气象数据、地形信息及过往飞行记录，计算不同路径的避障成功率和飞行时间。
结合马尔可夫决策过程（MDP），无人机可以基于当前环境状态和历史经验，动态调整飞行策略，选择最优路径，这种基于概率论的智能决策系统，不仅提高了无人机在复杂环境中的自主导航能力，还显著降低了因避障不当导致的飞行事故风险，为无人机物流配送的广泛应用奠定了坚实基础。
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