在火车站这一高人流、高密度、且结构复杂的场景中，无人机的精准定位与避障技术显得尤为重要，火车站内不仅有快速移动的人群，还有不断穿梭的列车和复杂的建筑结构，这些都给无人机的飞行带来了极大的挑战。
为了实现精准定位，我们采用了GPS与视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）相结合的导航系统，GPS提供全局的粗略位置信息，而视觉SLAM则通过摄像头和图像处理技术，实现局部的精确位置和障碍物识别，这种双保险的定位方式，确保了无人机在复杂环境中也能保持稳定的飞行状态。
在避障方面，我们开发了基于深度学习的障碍物检测算法，该算法能够实时分析摄像头捕捉到的图像，并迅速识别出人群、列车等障碍物，一旦检测到障碍物，无人机将立即启动避障程序，通过调整飞行高度、速度和方向，确保与障碍物保持安全距离。
通过这些技术的综合应用，我们成功地在火车站内实现了无人机的精准定位与高效避障，为火车站的巡检、监控等任务提供了强有力的技术支持。
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