在轻轨车辆段的复杂环境中，无人机导航技术面临着前所未有的精准定位挑战，由于车辆段内轨道错综复杂、环境多变，且存在大量金属结构可能对GPS信号造成干扰，如何确保无人机在执行巡检、物资运输等任务时，能够稳定、准确地沿着预定路径飞行，成为了一个亟待解决的问题。
针对这一挑战，我们提出了“基于多源融合的轻轨车辆段无人机导航系统”，该系统不仅融合了GPS、惯性导航和视觉识别等多种传感器数据，还特别引入了轻轨车辆段专用的轨道地图和磁导航技术，以实现对复杂环境的精准感知和定位，通过算法优化和数据处理，我们能够实时校正无人机的位置和姿态，确保其在高动态、强干扰环境下也能保持稳定飞行。
我们还开发了针对轻轨车辆段特有场景的避障算法，通过机器学习不断优化决策模型，使无人机能够自主避开轨道上的障碍物和其他潜在风险，这一系列技术的应用，不仅提高了无人机在轻轨车辆段作业的可靠性和安全性，也为未来城市智能交通系统的建设提供了有力支撑。
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无人机在轻轨车辆段精准定位，面临复杂环境与高精度要求的双重挑战。
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