在地铁车辆段的复杂环境中，如何实现无人机的精准集成是一个亟待解决的问题，车辆段内轨道、信号线、通信设备密集，对无人机的电磁兼容性和信号干扰控制提出了高要求，车辆段内空间有限且多动态障碍物，如何设计无人机的自主避障和路径规划算法，确保其安全高效地执行任务，是技术难点之一，地铁车辆段通常有严格的安保要求，如何确保无人机集成系统的安全性和数据保密性，防止非法入侵和操控，也是必须考虑的方面。
针对上述挑战，我们提出了一种基于多传感器融合和机器学习的无人机整机集成方案，该方案通过高精度的GPS、视觉、激光雷达等传感器，结合深度学习算法，实现无人机的自主导航、避障和任务执行，采用加密通信技术和生物识别技术，确保系统的安全性和数据保密性，通过在地铁车辆段进行实地测试，该方案有效提高了无人机的集成精度和作业效率，为地铁运维提供了新的技术手段。
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地铁车辆段内，无人机整机的精准集成面临复杂环境与高精度要求的双重挑战。
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