随着城市地铁网络的日益发达，如何利用无人机集群技术为地铁站点提供高效、智能的物流与监控服务，成为了一个亟待解决的问题，如何确保无人机在复杂多变的地铁环境中精准定位、避免与乘客及地铁设施的碰撞，是技术实现的关键。
针对这一挑战，我们提出了基于多传感器融合与深度学习的智能导航方案，通过在无人机上搭载激光雷达、摄像头、惯性导航等多种传感器，结合实时地铁站点地图数据和机器学习算法，实现无人机的环境感知与自主决策，利用5G通信技术，实现无人机与控制中心的低延迟数据传输，确保指令的即时响应，我们还开发了基于人群密度预测的避障算法，使无人机能在人流密集的地铁站点中安全飞行。
通过这一系列技术手段，我们不仅解决了无人机在地铁站点中的导航难题，还为地铁物流、安保等提供了新的解决方案，为未来城市智能交通的发展奠定了坚实基础。
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地铁站点密集区的复杂环境为无人机集群智能导航带来新挑战，需创新算法确保精准高效飞行。
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