在地铁线路的复杂环境中，无人机需面对高密度人流、复杂地形及信号干扰等多重挑战，一个关键技术难题在于如何确保无人机在地铁隧道内实现精准的导航与避障。
地铁隧道内的电磁环境复杂，传统GPS信号易受干扰，导致定位不准确，为此，可考虑采用集成多种传感器的综合导航系统，如视觉传感器、激光雷达（LiDAR）和惯性导航系统（INS），以实现多源信息融合，提高定位的鲁棒性和精度。
地铁隧道内空间狭窄，障碍物多，如何实现有效避障是另一大挑战，可利用机器学习算法对LiDAR数据进行实时分析，预测并规划避障路径，同时结合视觉传感器进行环境识别，确保无人机在复杂环境中安全飞行。
如何在地铁环境下提升无人机的导航与避障能力，是当前无人机技术领域亟待解决的重要问题，通过技术创新与优化算法，将有助于推动无人机在地铁巡检、应急救援等领域的广泛应用。
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地铁复杂环境中，无人机传感装置通过高精度GPS与视觉AI技术实现精准导航和智能避障。
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