在地铁站月台这一高人流、高密度且空间相对狭小的环境中，无人机的应用不仅需要高精度的定位技术，还需兼顾对周围环境的快速感知与避障能力。
利用GPS与视觉SLAM（即时定位与地图构建）的组合技术，无人机可实现厘米级精确定位，确保在复杂环境中也能准确悬停或降落在指定位置，通过集成多传感器（如激光雷达、超声波传感器、红外传感器等），无人机能实时构建周围环境的3D模型，快速识别并避开障碍物及人群，减少碰撞风险，结合深度学习算法，无人机能对人群流动进行预测分析，提前规划最优飞行路径，进一步提高安全性与效率。
在地铁站月台的应用场景中，无人机的精准定位与智能避障技术不仅能为乘客提供如行李运送、紧急物资运输等便捷服务，还能在紧急情况下作为应急通讯中继或监控工具，为地铁运营提供有力支持，如何在这一特殊环境中进一步优化无人机的自主决策能力与用户体验，仍是我们需要持续探索的课题。
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