在地铁站点运用无人机进行巡检或数据收集时，一个核心的技术挑战是如何确保传感装置在复杂环境中的精准定位，地铁站点内结构复杂，包括高架站台、地下隧道、多条轨道线等，这些因素都极大地增加了GPS信号的干扰和衰减，导致传统定位方法精度下降。
为解决这一问题，我们采用了多传感器融合技术，包括但不限于视觉传感器、激光雷达（LiDAR）和惯性导航系统（INS），视觉传感器能提供高精度的环境图像，帮助识别地铁站点内的特定标志；LiDAR则能生成三维点云数据，用于精确测量距离和障碍物；INS则能在无GPS信号的环境下提供连续、稳定的姿态和位置信息，通过这些技术的融合，我们实现了在地铁站点内对无人机传感装置的精准定位，为地铁的安全巡检和高效管理提供了强有力的技术支持。
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