在有轨电车车辆段内，无人机电动机组的应用为日常维护和检查带来了前所未有的便利，在复杂多变的车辆段环境中，如何确保无人机在执行任务时能够精准定位并有效避障，成为了一个亟待解决的问题。
车辆段内轨道、信号灯、检修设施等众多障碍物对无人机的导航系统提出了高要求，为解决这一问题，可引入基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，通过无人机搭载的高清摄像头和激光雷达等传感器，实时构建周围环境的三维地图，并进行自身位置的精确计算。
为避免与有轨电车或其他设备发生碰撞，需设计智能避障算法，这包括但不限于动态障碍物检测、路径规划与重规划、以及紧急制动机制，通过机器学习技术，使无人机能够根据历史数据和实时信息，预测并规避潜在风险。
还应考虑车辆段内电磁干扰对无人机通信的影响，采用抗干扰性强的通信协议和频段，确保无人机与控制中心之间的稳定通信。
在有轨电车车辆段中，无人机电动机组需在技术上实现精准定位与智能避障，以保障其安全高效地完成任务。
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