在地铁车厢内应用无人机进行巡检或监控，首要难题在于如何实现精准的定位与避障，由于车厢内部结构复杂、光线昏暗且存在大量金属结构，传统GPS信号难以穿透，导致无人机定位不准确甚至失效，车厢内空间狭小，障碍物多，如何有效识别并避开这些障碍物也是一大挑战。
针对这一问题，可采取以下解决方案：采用超宽带（UWB）或视觉SLAM等室内定位技术，提高无人机在地铁车厢内的定位精度，利用深度学习与图像识别技术，让无人机能够实时识别并避开车厢内的各种障碍物，设计专门的避障算法，使无人机在遇到突发情况时能够迅速做出反应，确保乘客安全。
通过这些技术手段的融合应用，可有效解决地铁车厢内无人机定位与避障的难题，为地铁巡检、安全监控等应用提供有力支持。
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