在铁路隧道这一特殊环境中，无人机智能飞控系统面临着前所未有的挑战，由于隧道内部空间狭窄、光线昏暗且结构复杂，如何实现精准的定位与高效的避障成为关键问题，GPS信号在隧道内往往受到严重干扰，导致定位精度大幅下降，依赖GPS的传统导航方式在隧道内几乎失效，需要开发适应隧道环境的自主定位技术，如利用惯性导航系统结合视觉或激光雷达进行组合导航。
在避障方面，由于隧道内可能存在不规则的凸起物、检修口等障碍物，且这些障碍物在视觉上可能难以区分，因此需要智能飞控系统具备强大的环境感知与学习能力，这包括提高图像处理算法的精度与速度，以及利用机器学习技术对隧道内常见障碍物进行识别与分类，从而提前规划飞行路径，避免碰撞。
铁路隧道内无人机智能飞控的精准定位与避障问题，不仅是对技术的一次考验，更是对未来智能交通系统安全性的重要保障。
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