在地铁这一高度密集、电磁环境复杂的城市交通系统中，无人机的定位导航面临前所未有的挑战，主要问题包括：
1、多路径效应与信号干扰：地铁隧道内的电磁波多路径传播导致GPS信号失真，影响定位精度，地铁运行中的电车和通信系统产生的电磁干扰进一步加剧了这一问题。
2、隧道内信号盲区：地铁隧道内存在信号覆盖盲区，使得无人机难以持续接收卫星信号进行定位。
3、动态环境下的路径规划：地铁内人流、车流密集，环境动态变化大，要求无人机能够实时调整飞行路径，确保安全。
针对上述问题，可采取以下措施：
开发专门针对地铁环境的无人机定位算法，如结合惯性导航系统（INS）与机器学习技术，提高在信号不良环境下的定位稳定性。
引入地铁专用的无线通信技术，如LoRa、Zigbee等，为无人机提供隧道内的稳定数据传输通道。
开发基于视觉的避障与路径规划系统，利用无人机搭载的摄像头实时识别地铁内障碍物与安全距离，实现自主避障与路径调整。
通过这些技术手段，可以在确保安全的前提下，使无人机在地铁环境中实现精准的自主定位导航，为地铁巡检、救援等应用提供有力支持。
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