在探索城市复杂环境中无人机导航技术时，地铁站点无疑是一个极具挑战性的场景，地铁站点不仅空间狭小、结构复杂，还伴随着高人流和电磁干扰，这对无人机的定位精度和避障能力提出了极高要求。
地铁站点内多路径效应显著，信号反射和干扰可能导致GPS信号失真，影响无人机的定位准确性，人群密集导致无人机需具备高灵敏度的避障系统，以避免碰撞事故，地铁内的电磁环境复杂，如通信基站、电力线路等，可能对无人机的无线通信造成干扰，影响其控制指令的准确传输。
为应对这些挑战，研究人员正致力于开发集成多种传感器（如视觉、激光雷达、超声波）的融合导航系统，结合深度学习算法提高在地铁站点内的环境感知和路径规划能力，优化无线通信技术，确保在强电磁干扰下的稳定连接，是未来研究的重要方向，通过这些努力，我们期望在不久的将来，无人机能在地铁站点等复杂环境中实现更加安全、高效的自主导航。
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在地铁站点复杂多变的电磁环境中，无人机导航技术面临精准定位、信号干扰与路径规划的重大挑战。
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