在城市化进程中，地铁作为高效、便捷的公共交通工具，其站点密集且复杂的环境给无人机导航技术带来了新的挑战，如何使无人机在地铁站点间穿梭时，既能实现精准的定位，又能有效避开障碍物，成为了一个亟待解决的问题。
地铁站点内部结构复杂，信号干扰严重，传统GPS信号往往难以穿透，采用多传感器融合技术（如视觉、激光雷达、超声波等）成为关键，这些传感器能提供更丰富的环境信息，帮助无人机在无GPS信号的区域内进行自主导航。
地铁站点内人流密集，无人机需具备高级的避障能力，通过深度学习算法和机器视觉技术，无人机可以实时分析周围环境，预测并避开行人、车辆等动态障碍物，结合地铁站点的三维地图数据，无人机可以规划出最优的飞行路径，确保安全与效率。
考虑到地铁站点间的快速切换与定位连续性，引入超宽带（UWB）定位技术也是一个有效手段，UWB技术能提供高精度的室内定位能力，帮助无人机在地铁站之间实现无缝导航与切换。
通过多传感器融合、高级避障算法、三维地图数据以及超宽带定位技术的综合应用，无人机在地铁站点间的导航将变得更加精准、安全与高效。
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无人机导航技术通过集成GPS、视觉传感器与地铁站点数据，实现精准定位及动态避障。
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