在有轨电车车辆段这一复杂环境中，无人机进行空中作业时，精准避障与路径规划成为关键挑战，由于车辆段内轨道、信号系统、维修设施密集分布，且电车运行频繁，传统GPS信号易受干扰，导致无人机定位不准确，难以实现自主飞行。
为解决这一问题，可采取以下技术方案：利用超宽带（UWB）定位技术，提高无人机在车辆段内的定位精度和稳定性，减少因信号干扰造成的误差，引入三维激光雷达（LiDAR）和高清摄像头，实现三维环境感知，使无人机能够实时获取周围障碍物信息，并进行动态避障，结合机器学习和人工智能算法，对历史飞行数据进行深度学习，优化路径规划算法，使无人机能够根据实时环境变化，自主选择最优飞行路径。
在具体实施中，还需考虑与有轨电车运行系统的协调，确保无人机作业不会影响电车的正常运行，通过建立与电车控制中心的通信机制，实时获取电车运行状态信息，调整无人机飞行计划，避免冲突。
在有轨电车车辆段中实现无人机精准避障与路径规划，需综合运用多种先进技术，并注重与现有系统的协调与融合，这不仅提升了无人机的作业效率与安全性，也为未来智能交通系统的建设提供了重要参考。
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在有轨电车车辆段，无人机通过集成高精度传感器与智能算法实现精准避障和高效路径规划。
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