在复杂多变的城市环境中，尤其是轻轨沿线，无人机导航面临着前所未有的挑战，轻轨作为城市交通的重要组成部分，其铁轨、电杆、站台等基础设施对无人机的飞行安全构成了直接威胁，如何在这一特定环境下实现无人机的精准避障与高效路径规划，成为了一个亟待解决的技术难题。
轻轨的铁轨和电杆在视觉上形成明显的线性特征，这要求无人机导航系统具备高精度的视觉识别与处理能力，能够准确区分铁轨与周围环境，避免误判导致的碰撞风险，轻轨站台作为人员密集区域，对无人机的飞行高度和速度有着更为严格的限制，这要求导航系统能够实时计算并调整飞行参数，确保安全通过。
针对上述挑战，我们提出了一种基于轻轨环境特征识别的无人机导航策略，该策略利用深度学习算法对轻轨沿线进行特征学习与建模，构建出轻轨环境的数字地图，在飞行过程中，无人机通过搭载的摄像头实时捕捉周围环境信息，并与数字地图进行比对，实现精准避障，结合A*算法等路径规划技术，根据实时交通状况和障碍物分布，动态调整飞行路径，确保高效、安全地完成任务。
通过这一策略的实施，我们不仅提高了无人机在轻轨环境下的自主导航能力，还为未来城市空中交通管理提供了重要技术支撑。
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在轻轨环境中，无人机导航需通过高精度传感器与实时数据处理技术实现精准避障和高效路径规划。
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