在探索无人机在地铁车厢内的应用时，一个核心的技术挑战是如何实现精准的定位与高效的避障，由于地铁车厢内部环境复杂，包括密集的乘客、高速移动的列车以及各种固定设施，这要求无人机必须具备极高的空间感知能力和动态调整能力。
问题： 在地铁车厢这种高密度、高动态的环境中，如何确保无人机能够实时、准确地感知自身位置，并有效避开乘客和障碍物，同时保持稳定的飞行状态？
回答： 针对这一挑战，可以采用以下技术方案：利用超宽带（UWB）技术结合惯性导航系统（INS），为无人机提供厘米级精度的室内定位能力，UWB技术能够穿透非金属物体，提供稳定的位置信息，而INS则能在无GPS信号的环境下保持位置连续性，引入机器视觉和深度学习算法，使无人机能够“看”到车厢内的环境，识别并避开乘客和障碍物，通过训练模型，无人机可以学习到如何根据车厢内的视觉特征进行动态避障，设计一套智能决策系统，根据实时数据快速计算最优飞行路径和避障策略，确保在紧急情况下也能迅速响应。
通过融合多种先进技术，可以显著提升地铁车厢内无人机的安全性和可靠性，为未来地铁巡检、应急救援等应用场景提供强有力的技术支持。
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