在地铁站这一高度密集且结构复杂的公共空间中，无人机微型化技术的运用面临着前所未有的挑战，精准导航成为关键问题之一，由于地铁站内空间狭小、人流密集、信号干扰多，如何确保无人机在执行监控、救援等任务时能够稳定、准确地到达指定位置，是当前技术领域亟待解决的问题。
针对此问题，我们提出了基于多传感器融合的精准导航方案，该方案通过在无人机上集成高精度GPS、视觉传感器、激光雷达（LiDAR）以及惯性导航系统（INS），实现多源数据的实时融合与处理，在地铁站内，GPS信号可能受到干扰，而视觉传感器和LiDAR则能提供高精度的环境感知能力，弥补GPS的不足，INS能够在无任何外部信号的情况下，提供连续的姿态和位置信息，提高导航的稳定性和可靠性。
我们还利用了深度学习算法对地铁站内的复杂环境进行建模和预测，使无人机能够根据实时数据动态调整飞行路径，避免碰撞和干扰，通过在多个地铁站进行实地测试，该方案已成功实现了在复杂环境下的精准导航，为未来无人机在地铁站内的广泛应用奠定了坚实基础。
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在地铁站的复杂环境中，通过集成高精度GPS、视觉识别与机器学习算法的无人机微型化精准导航技术可实现高效定位。
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