在有轨电车密集的城市环境中，无人机如何安全、高效地穿越电车轨道，成为了一个亟待解决的技术难题，电车轨道的固定性和电车行驶的规律性为无人机提供了可预测的飞行路径规划依据，电车在行驶过程中产生的电磁干扰和金属轨道的反射信号，可能对无人机的导航系统造成干扰，导致定位精度下降甚至飞行失控。
为解决这一问题，我们提出了一种基于机器学习和视觉识别的无人机飞行机制，通过训练无人机搭载的摄像头和传感器，使其能够实时识别电车轨道和电车位置，并利用机器学习算法预测电车的行驶轨迹，在电车接近时，无人机将自动调整飞行高度和速度，保持与电车的安全距离，并选择最合适的飞行路径穿越轨道，我们还开发了电磁干扰屏蔽技术，确保无人机在电车附近飞行时导航系统的稳定性和准确性。
这种有轨电车环境下的无人机飞行机制，不仅提高了无人机的安全性和可靠性，还为城市物流、巡检等应用提供了更加灵活和高效的解决方案。
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