在轻轨站点这样复杂且人流量密集的环境中，无人机智能飞控系统不仅要确保飞行安全，还要实现精准的避障操作，这要求飞控系统具备高精度的环境感知能力，能够实时捕捉到站点内人员、车辆以及建筑物的动态信息，飞控算法需不断优化，以快速计算并规划出避开障碍物的飞行路径，考虑到轻轨站点特有的高架结构，无人机还需具备对高度变化的敏感反应，确保在低空飞行时不会误入禁区。
为解决这些问题，我们引入了基于机器视觉和深度学习的智能避障技术，该技术能显著提升无人机的环境识别能力，即使在复杂光照和快速移动的场景下也能保持稳定，结合GPS和惯性导航系统，无人机能实现厘米级的定位精度，确保在轻轨站点内安全、高效地执行任务。
通过这些技术手段，我们为无人机在轻轨站点等复杂环境中的智能飞控提供了可靠的解决方案。
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