在有轨电车密集的城市环境中，无人机进行空中作业时，如何有效应对电车轨道及其带来的复杂动态障碍物，是智能飞控系统面临的一大挑战，电车轨道不仅为无人机提供了物理上的障碍，其动态变化（如电车进出站、行驶速度变化）还对无人机的飞行稳定性和路径规划提出了高要求。
为解决这一问题，智能飞控系统需集成高级的视觉识别与避障算法，能够实时监测并预测电车位置与速度，通过动态调整飞行高度与路径，确保无人机在保持安全距离的同时，高效完成既定任务，结合GPS、惯性导航等多源数据融合技术，可进一步提升无人机在复杂环境下的自主导航能力，为城市空中交通的智能化发展奠定坚实基础。
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在有轨电车环境中，无人机智能飞控通过集成高精度传感器与深度学习算法实现精准避障。
在有轨电车环境中，无人机智能飞控通过实时环境感知与动态避障算法实现精准飞行。
在有轨电车环境中，无人机智能飞控通过集成高精度传感器、实时地图匹配与机器学习算法实现精准避障。
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