在日益繁忙的城际交通网络中，无人机智能飞控技术正面临一项新的挑战——如何在城际列车高速行驶的铁轨上方实现精准避障，传统方法多依赖于GPS信号和地面基站，但在列车高速行驶产生的多普勒效应和信号干扰下，无人机的定位精度和稳定性会大打折扣。
针对这一问题，我们提出了一种基于视觉与激光雷达（LiDAR）融合的智能避障方案，通过在无人机上搭载高精度摄像头和LiDAR传感器，结合先进的图像处理和机器学习算法，无人机能够在复杂环境中实时识别并避开城际列车及其周边障碍物，我们还引入了基于深度学习的动态预测模型，使无人机能够预测列车的运动轨迹，提前规划飞行路径，确保安全距离。
这一技术不仅提高了无人机在城际列车上空的作业效率和安全性，也为未来城市空中交通（UAM）的规划与管理提供了重要参考，随着技术的不断进步，我们期待在不久的将来，无人机与城际列车能够和谐共存于同一空域，共同构建更加智能、高效的交通网络。
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