在火车站这一高人流、高建筑密度且电磁干扰频繁的复杂环境中，无人机实现精准的自主定位导航面临诸多挑战，火车站内众多金属结构物会严重影响GPS信号的接收，导致定位精度下降甚至失效，人群密集导致多路径效应严重，使得无人机难以准确判断自身位置，火车站内频繁的列车进出和移动人群产生的动态变化环境对无人机的路径规划和避障能力提出了更高要求。
为解决这些问题，可采取以下策略：采用多模态融合定位技术，如GPS、视觉惯性里程计（VIO）和地磁匹配等，以弥补单一传感器在复杂环境下的不足，利用深度学习算法对火车站内环境进行建模和预测，提高无人机的环境感知能力，开发基于规则的动态避障系统，使无人机能够根据实时数据快速调整飞行路径，避免与障碍物碰撞，通过与火车站管理系统的数据共享，获取更精确的列车时刻表和人流信息，为无人机的飞行决策提供更可靠的依据。
在火车站这一特殊环境中实现无人机精准自主定位导航，需要综合运用多种技术手段和策略，以克服复杂环境带来的挑战。
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在火车站人车混流环境中，无人机利用高精度GPS、视觉识别与AI算法实现精准自主定位导航。
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