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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