在地铁站这一高密度、高动态的复杂环境中，无人机微型化技术面临着前所未有的挑战。如何确保无人机在人群中穿梭时既能保持稳定飞行，又能避免与乘客的直接接触，同时还能精准地执行任务？
我们需要利用先进的传感器技术，如激光雷达（LiDAR）和计算机视觉，来实时感知周围环境，特别是地铁站内的人群密度和动态变化，这有助于无人机在飞行过程中进行即时避障和路径调整。
结合深度学习算法和优化算法，可以训练无人机在特定场景下（如地铁站）的飞行策略，使其能够根据实时数据做出最优决策，这不仅能提高飞行的安全性，还能提升任务执行的效率。
针对微型无人机的续航问题，我们可以采用轻量化、高能效的电池技术以及智能能源管理系统，确保无人机在执行任务时能够持续稳定地工作。
通过融合先进传感器、智能算法和高效能源管理技术，我们可以为在地铁站等复杂环境中工作的无人机微型化提供一套全面的解决方案，使其既能满足高精度的任务需求，又能确保乘客的安全与舒适。
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在地铁站复杂环境下，利用高精度GPS与视觉避障技术实现无人机微型化精准导航。
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