在铁路接触网维护作业中，传统的人工巡检方式不仅效率低下，还存在安全隐患，随着无人机技术的快速发展，利用无人机进行接触网作业车导航成为了一种新的解决方案，如何在复杂多变的铁路环境中实现无人机的精准定位导航，成为了一个亟待解决的问题。
铁路环境中的信号干扰和电磁干扰对无人机的GPS信号影响显著，导致定位不准确，铁路接触网作业车在行驶过程中，需要频繁地穿越隧道、桥梁等复杂地形，这对无人机的视觉导航和激光雷达（LiDAR）等传感器提出了更高要求，如何确保无人机在高速移动的作业车上的稳定性和安全性，也是技术上的一个挑战。
针对上述问题，我们提出了基于多传感器融合的无人机自主导航方案，通过整合GPS、视觉、LiDAR等多种传感器数据，利用先进的算法进行数据处理和融合，提高无人机的环境感知能力和定位精度，采用先进的控制算法和稳定平台设计，确保无人机在复杂环境中的稳定飞行和精准导航，这一方案有望在未来的铁路接触网维护作业中发挥重要作用，提高作业效率和安全性。
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