在轻轨车辆段的复杂环境中，无人机传感装置面临着前所未有的精准定位挑战，由于车辆段内轨道错综复杂、环境光线多变，加之金属结构对信号的干扰，传统GPS定位技术难以满足高精度的需求。
为了解决这一问题，我们引入了基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，结合轻轨车辆段特有的轨道结构和环境特征，进行深度学习和优化，通过在无人机上搭载高分辨率摄像头和红外传感器，实现对车辆段内环境的全方位感知和精确建模，利用轻轨轨道的直线和固定间隔特性，引入轨道引导的定位机制，提高无人机在车辆段内的自主导航和定位能力。
经过多次实地测试和算法优化，我们的解决方案已成功实现了在轻轨车辆段内对无人机的精准定位和自主导航，为轻轨维护、巡检等任务提供了高效、安全的解决方案，我们将继续探索更多创新技术，以应对更复杂的城市环境和应用场景。
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