在无人机工业应用中，轨道检测车作为重要的辅助工具，其精准定位能力直接关系到数据采集的准确性和效率，面对复杂多变的轨道环境，如何确保无人机搭载的轨道检测车在高速移动中实现高精度的位置控制，成为了一个亟待解决的问题。
轨道的几何形状、材质、磨损程度等因素都会对检测车的定位精度产生影响，当轨道出现弯曲、不平整或存在异物时，传统基于GPS的定位方法往往难以满足高精度的要求，高速移动下如何保持稳定的信号连接也是一个挑战，由于轨道检测车通常在封闭或半封闭环境中运行，信号干扰和衰减问题较为突出，这可能导致定位信息的不准确或丢失。
针对这些问题，我们提出了基于视觉与惯性导航系统融合的解决方案，通过在检测车上安装高精度的摄像头和惯性测量单元，结合先进的图像处理和算法优化技术，可以在复杂环境中实现更稳定、更精确的定位，我们还引入了冗余设计，确保在信号丢失或干扰严重时仍能维持基本的定位功能。
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