在铁路接触网作业中，无人机的精准定位与导航是确保作业车安全、高效完成任务的关键，一个亟待解决的问题是，如何在复杂多变的铁路环境中，实现无人机对作业车的精确识别与稳定跟随。
铁路环境中的电磁干扰、多路径效应等因素，会严重影响GPS等传统定位系统的精度与稳定性，作业车在高速移动中，如何保持无人机与其的相对位置不变，避免因风力、振动等因素导致的偏离，是另一大挑战，铁路接触网的特殊结构与高度，要求无人机在作业过程中必须严格遵守安全距离与操作规范，这进一步增加了技术实施的难度。
为解决这些问题，我们正研究结合视觉识别、机器学习算法与新型传感器技术，以实现无人机对作业车的实时、高精度跟踪与定位，通过优化控制算法，提高无人机在复杂环境下的适应性与稳定性，确保作业安全与效率。
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铁路接触网作业车与无人机在精准对接中面临的挑战，凸显了高精度导航技术与传统机械操作的融合难题。
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