在地铁车厢内进行无人机导航，面临的最大挑战是信号干扰和复杂环境，由于地铁车厢内金属结构密集，电磁信号易被屏蔽或扭曲，导致GPS信号不稳定甚至丢失，车厢内人流量大、环境动态变化，对无人机的避障和路径规划提出了更高要求。
为解决这一问题，可考虑以下技术方案：采用多传感器融合技术，如视觉、激光雷达、超声波等，提高无人机在复杂环境下的感知能力，利用地铁内部Wi-Fi网络进行定位和导航，通过与地铁系统进行数据交互，获取更精确的地铁线路和车厢位置信息，开发基于机器学习的智能算法，使无人机能够根据实时数据和环境变化，自主调整飞行路径和速度，实现精准避障和稳定飞行。
通过这些技术手段，可以在确保安全的前提下，实现无人机在地铁车厢内的精准导航和高效作业。
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在地铁车厢的复杂环境中，利用GPS辅助结合超声波测距技术及高精度地图数据可确保无人机精准导航。
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