在地铁车厢这一特定且复杂的室内环境中，无人机的飞行机制面临着前所未有的挑战，地铁车厢内结构紧凑、信号干扰多，导致GPS信号不稳定甚至失效，这对无人机的定位精度提出了极高要求，车厢内人员密集、障碍物众多，如何实现精准避障成为关键问题。
为解决这些问题，我们可以采用以下技术方案：一是引入视觉传感器和激光雷达（LiDAR）的组合，利用视觉传感器进行环境感知和初步定位，而LiDAR则提供高精度的三维空间信息，确保在无GPS信号时也能稳定飞行，二是开发基于深度学习的智能避障算法，使无人机能够实时分析周围环境并做出快速、准确的避障决策，三是优化无人机的飞行控制算法，使其能够根据地铁车厢内的特定条件进行自适应调整，确保飞行稳定性和安全性。
通过这些技术手段的综合应用，我们有望在地铁车厢内实现无人机的精准定位与高效避障，为未来城市空中交通的拓展提供重要技术支持。
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地铁车厢内复杂环境，无人机利用GPS、视觉传感器与AI算法实现精准定位和智能避障。
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