在地铁车厢这一特定且复杂的室内环境中，无人机导航技术面临着前所未有的挑战，地铁车厢内结构紧凑，信号干扰严重，传统GPS信号几乎无法穿透金属车体，导致无人机定位不准确甚至完全失效，车厢内人流量大，动态变化的环境要求无人机具备极高的避障能力和实时决策能力，地铁线路的多样性和隧道内的特殊环境也对无人机的路径规划和导航算法提出了更高要求。
为解决这些问题，研究人员正探索将超宽带（UWB）、蓝牙低功耗（BLE）等室内定位技术与无人机导航系统相结合，以实现更精准的室内定位，利用深度学习、计算机视觉等先进技术提升无人机的环境感知和避障能力，使其能在复杂多变的地铁车厢内安全、高效地“穿行”，随着技术的不断进步和应用的深入，无人机在地铁巡检、应急救援等领域将展现出更大的潜力和价值。
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