在轻轨站点这样的复杂环境中，无人机智能飞控系统面临着诸多挑战，由于轻轨站点周围建筑物密集、人流量大，且时常有列车进出，如何确保无人机在执行任务时既能精准避障，又能安全稳定地飞行，是当前技术的一大难题。
为解决这一问题，我们采用了先进的视觉传感器和激光雷达（LiDAR）技术，结合实时数据处理和机器学习算法，使无人机能够实时感知周围环境并做出快速反应，我们开发了基于轻轨站点特定场景的避障算法，通过分析历史数据和实时数据，预测并规避潜在的危险区域，我们还引入了GPS和惯性导航系统（INS）的融合技术，确保无人机在复杂环境中也能保持精确的定位和稳定的飞行姿态。
通过这些技术手段的应用，我们成功实现了在轻轨站点上无人机智能飞控的精准避障，为未来的城市空中交通管理和无人机应用提供了有力支持。
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