在地铁工程中，无人机智能飞控系统面临的一大挑战是如何在密集的地下空间中实现精准导航与避障，地铁工程车在隧道内作业时，环境复杂多变，信号干扰严重，且空间狭窄，这对无人机的飞行稳定性和智能决策能力提出了极高要求。
为解决这一问题，我们引入了基于深度学习的智能路径规划算法，该算法能够根据实时传回的地铁工程车位置、速度及隧道内障碍物信息，快速计算出最优飞行路径，我们优化了无人机的传感器融合技术，提高了其在高电磁干扰环境下的数据准确性，确保了飞控系统的稳定性和可靠性，我们还开发了针对地铁工程车的专属避障系统，通过实时监测和动态调整，有效避免了与工程车或其他障碍物的碰撞风险。
通过这些技术手段的应用，我们成功实现了无人机在地铁工程中的智能、高效、安全作业，为地铁工程建设提供了强有力的技术支持。
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