在火车站这一高密度人流与复杂电磁环境的场景中，无人机电动机组的精准定位与避障能力面临着前所未有的挑战。问题： 如何在火车站内确保无人机电动机组在高速移动的列车、频繁的行人以及众多电子设备干扰下，仍能实现高精度的自主导航与避障？
回答： 针对这一难题，我们采用了多层次、多传感器的融合技术，利用GPS与惯性导航系统（INS）的组合，为无人机电动机组提供连续、稳定的定位信息，即便在信号不佳的室内环境也能保持一定精度，装备了高清摄像头、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，形成360度环境感知网络，实时构建周围环境的精确三维地图，通过机器学习算法对收集到的数据进行快速分析，实现动态障碍物识别与预测，确保在复杂环境中也能做出及时、准确的避障决策，我们还开发了基于深度学习的行为预测模型，模拟行人和列车可能的运动轨迹，进一步提升了无人机的决策智能与安全性，通过这些技术手段的综合应用，我们成功解决了在火车站等高密度环境中无人机电动机组的精准定位与避障问题，为未来智能物流、应急救援等应用场景提供了坚实的技术支撑。
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