在智能交通系统中，无人机被视为一种高效、灵活的监测工具，尤其在有轨电车站点，其精准的定位能力对于提升运营效率和乘客安全至关重要，当前无人机在有轨电车站点应用中面临的一大挑战是如何在复杂电磁环境与多障碍物间实现高精度定位。
有轨电车站点通常伴有密集的金属结构（如站台、轨道）和大量人流，这些因素极易导致GPS信号的干扰和衰减，影响无人机的自主导航能力，站点内高大的树木、广告牌等也会成为信号遮挡源，进一步增加定位难度。
为应对这一挑战，我们提出采用多传感器融合技术，包括但不限于视觉传感器、激光雷达（LiDAR）和超宽带（UWB）定位系统，通过这些传感器的协同工作，可以构建一个三维立体感知网络，有效克服单一传感器的局限性，提高在复杂环境下的定位精度和稳定性，结合深度学习算法对数据进行处理和分析，可进一步提升无人机在有轨电车站点的自主作业能力，为智能交通系统注入新的活力。
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无人机传感装置在有轨电车站点实现精准定位，面临复杂电磁环境与高速移动的双重挑战。
无人机传感装置在有轨电车站点实现精准定位，面临复杂电磁环境与高精度要求的双重挑战。
无人机传感装置在有轨电车站点实现精准定位，面临复杂电磁环境与高精度导航的双重挑战。
无人机传感装置在有轨电车站点的精准定位，面临复杂电磁环境与高动态移动的双重挑战。
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