在繁忙的地铁站月台，无人机需在复杂环境中执行任务，如乘客监控、环境监测等，这要求飞控系统具备高精度的定位与动态避障能力，利用GPS与视觉传感器（如摄像头、激光雷达）的融合技术，可实现无人机在地铁站内高精度的实时定位，通过深度学习算法对月台环境进行建模，识别并预测行人、障碍物等动态目标的位置与运动趋势，从而提前规划避障路径，针对地铁站内信号干扰问题，可引入专用的通信协议与频段，确保无人机与地面站之间的稳定通信，为确保乘客安全，飞控系统应具备自动紧急降落机制，一旦检测到潜在风险（如靠近人群、信号丢失），立即执行安全降落。
在地铁站月台实现无人机智能飞控的精准定位与避障，需综合运用多种先进技术，并考虑实际环境中的各种挑战与限制，这不仅提升了无人机的应用价值，也为未来城市智能交通系统提供了新的思路与可能。
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