随着城市交通的日益拥堵，地铁站月台作为人流密集区域，对无人机集群的自主导航与避障能力提出了极高要求，在这样复杂的环境中，如何确保无人机集群既能高效执行任务，又能避免与乘客或障碍物发生碰撞，是当前技术面临的一大挑战。
针对此问题，我们采用多传感器融合技术，包括激光雷达、视觉摄像头和超声波传感器，为每架无人机配备全方位环境感知能力，引入先进的机器学习算法，使无人机能够根据实时数据快速分析并做出最优决策，在地铁站月台，当检测到前方有乘客或障碍物时，无人机将自动调整飞行路径或减速避让，确保安全，通过构建高精度的地图与定位系统，无人机能在复杂环境中实现精准定位与任务执行，为城市交通监控、应急救援等应用提供有力支持。
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在地铁站月台，无人机集群通过实时数据共享、多传感器融合与智能算法优化实现高效避障和精准定位。
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