在地铁车辆段的复杂环境中，无人机的精准定位与避障技术是确保其安全、高效运行的关键，针对这一挑战，我们提出以下专业问题：如何在地铁车辆段内，利用多传感器融合技术（如GPS、惯性导航系统、视觉传感器等）实现无人机的高精度定位？
回答：为了在地铁车辆段内实现无人机的精准定位与避障，我们采用了一种基于多传感器融合的导航系统，通过GPS提供全局定位信息，惯性导航系统在GPS信号不佳时提供连续的姿态和位置估计，而视觉传感器则用于实时监测周围环境，识别障碍物并预测其运动轨迹。
我们还开发了基于深度学习的避障算法，该算法能够快速分析视觉传感器输入的图像数据，并实时生成避障策略，通过不断优化算法模型和增加训练数据集的多样性，我们提高了无人机的环境适应能力和避障准确性。
通过多传感器融合技术和深度学习避障算法的结合，我们成功解决了地铁车辆段内无人机的精准定位与避障问题，为地铁车辆段的巡检和维护工作提供了新的解决方案。
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在地铁车辆段，无人机通过集成GPS、视觉传感器与AI算法实现精准定位和智能避障。
地铁车辆段内，无人机通过集成高精度GPS与视觉传感器技术实现精准定位和智能避障。
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