在地铁这一高度密集且空间受限的环境中，无人机的微型化与高效导航技术成为了亟待解决的关键问题。挑战一，地铁隧道内信号屏蔽，GPS信号难以穿透，导致传统无人机难以精确定位。应对策略，开发集成多种传感器（如视觉、惯性、磁力计等）的融合导航系统，利用机器学习算法提升在无GPS环境下的自主导航能力。
挑战二，地铁内人流密集，对无人机的飞行安全与稳定性提出极高要求。应对策略，采用轻巧的材料与先进的飞行控制算法，确保无人机在复杂环境中也能保持稳定飞行，同时开发紧急避障机制，以应对突发情况。
挑战三，地铁隧道内光线昏暗，对无人机的视觉识别能力构成考验。应对策略，利用红外、紫外等特殊光谱成像技术，以及增强现实（AR）技术，提高无人机在低光环境下的识别与避障能力。
地铁环境下的无人机微型化与导航技术不仅是技术上的挑战，更是对创新与安全性的综合考验，通过跨学科融合与持续的技术革新，我们有望在不久的将来实现无人机在地铁等复杂环境中的安全、高效运行。
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在地铁狭小空间中，无人机需借助高精度传感器与智能算法实现精准导航的微型化挑战。
在地铁狭小空间中，无人机需依赖高精度传感器与智能算法实现精准导航。
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