在地铁车厢内进行无人机应用，首先面临的是复杂多变的电磁环境与高密度的乘客流动，地铁车厢内的金属结构导致信号衰减严重，GPS信号几乎无法使用，而Wi-Fi和蓝牙等无线信号又容易受到乘客手机和其他电子设备的干扰，使得无人机的定位精度大打折扣。
为解决这一问题，我们可以采用多种传感器融合的方案，如惯性导航系统（INS）、视觉传感器（如摄像头）、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等，通过这些传感器，无人机可以构建出车厢内部的三维地图，实现自主导航和避障，为减少乘客的干扰，无人机应设计为低噪音、低光污染的机型，并采用智能算法优化飞行路径，确保在乘客密集区域也能安全、稳定地飞行。
为确保乘客安全，还需开发基于深度学习的物体识别与避障技术，使无人机能够实时识别车厢内的障碍物和乘客，并迅速做出反应，避免碰撞，这一系列技术挑战的解决，将极大地推动无人机在地铁车厢内应用的普及与发展。
添加新评论