在轻轨车辆段的复杂环境中，无人机执行巡检或监控任务时，精准定位与有效避障是两大关键挑战，传统方法依赖GPS信号和简单的传感器融合，但在车辆段内高密集的金属结构下，GPS信号易受干扰，导致定位不准确，车辆段内轨道、电力线等障碍物众多，如何确保无人机在复杂环境中安全飞行成为亟待解决的问题。
针对此，采用基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术结合激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，可实现无人机在无GPS信号环境下的自主导航与精准定位，通过SLAM技术构建车辆段的三维地图，并实时更新，确保无人机对自身位置和周围环境的准确感知，利用激光雷达和超声波传感器进行障碍物检测与距离测量，实现动态避障。
结合轻轨车辆段的特定规则和路线，预设安全飞行路径和避障策略，可进一步提高无人机的自主性和安全性，通过机器学习算法对历史数据进行训练，使无人机能够学习并适应新的环境变化，不断提升其智能决策能力。
在轻轨车辆段中，通过融合多种传感器技术和智能算法，无人机智能飞控可实现精准定位与高效避障，为轻轨车辆的安全运营提供有力保障。
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无人机智能飞控在轻轨车辆段通过高精度GPS与视觉传感器融合技术，实现精准定位和动态避障。
无人机智能飞控在轻轨车辆段中，通过高精度GPS与传感器融合技术实现精准定位和自动避障。
在轻轨车辆段，无人机智能飞控通过高精度GPS与视觉传感器融合技术实现精准定位和动态避障。
无人机智能飞控在轻轨车辆段中，通过高精度GPS与视觉传感器融合技术实现精准定位和高效避障。
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