在铁路巡检的无人机应用中，一个亟待解决的问题是无人机如何在高速行驶的火车旁实现精准的定位与避障，由于火车的动态性和高速性，传统基于GPS的定位系统在火车附近容易受到信号干扰，导致无人机定位不准确，甚至发生碰撞，火车产生的气流和磁场也会对无人机的飞行稳定性造成影响，增加了避障的难度。
为解决这一问题，我们提出了基于视觉和激光雷达（LiDAR）融合的定位与避障方案，通过在无人机上安装高精度的视觉传感器和LiDAR，可以实现对火车的实时监测和距离测量，结合机器学习算法进行动态调整，确保无人机在复杂环境中也能保持稳定飞行并安全避障，这一方案不仅提高了无人机在铁路巡检中的安全性和效率，也为未来无人机在更广泛领域的应用提供了重要参考。
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无人机在铁路巡检中面临火车动态的精准定位与避障挑战，需通过高精度GPS、雷达及视觉识别技术实现实时监测和智能规避。
无人机在铁路巡检中，通过高精度GPS与实时图像识别技术实现精准定位和智能避障。
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