在地铁车厢内，由于环境复杂、信号干扰多、空间狭小等因素，无人机的定位导航面临巨大挑战，一个关键问题是如何穿透车厢金属壁和屏蔽门，确保GPS信号的稳定接收，地铁内的动态环境要求无人机能够实时感知周围障碍物，并迅速做出避障决策。
针对这一问题，我们可以采用以下技术方案：利用超宽带（UWB）技术或视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，这些技术能够提供高精度的室内定位，不受GPS信号限制，通过在车厢内安装无线信号中继站或使用专用的通信协议，确保无人机与控制中心之间的稳定通信，结合深度学习算法和障碍物检测传感器，如激光雷达（LiDAR）或立体视觉摄像头，使无人机能够实时感知并避开地铁内的障碍物。
通过这些技术手段的综合应用，我们可以在地铁车厢内实现无人机的精准定位导航，为地铁巡检、救援等应用提供有力支持。
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