在高铁时代，高速、精准的测绘技术成为保障铁路安全与运营效率的关键，无人机激光测绘技术以其非接触、高精度、大范围覆盖等优势，在铁路测绘领域展现出巨大潜力，当这一技术应用于高铁列车组时，其动态特性对测绘结果的影响成为了一个亟待解决的问题。
高铁列车组在高速运行时，会产生强烈的震动和气流扰动，这直接影响到激光束的稳定性和准确性，传统静态测绘方法难以应对这种动态变化，而无人机在飞行过程中若不能有效补偿这些扰动，将导致测绘数据出现偏差，影响后续的铁路维护和安全管理。
为解决这一问题，我们提出了基于惯性导航系统（INS）与激光雷达（LiDAR）融合的动态校正方案，通过在无人机上集成高精度的INS，实时监测并记录无人机的姿态变化和运动轨迹，再结合LiDAR获取的地面数据，进行动态校正和滤波处理，这样，即使在高铁列车组高速运行的环境下，也能保证激光测绘数据的准确性和可靠性。
我们还利用机器学习算法对历史数据进行训练，建立高铁列车组动态影响模型，进一步优化动态校正算法，这一系列技术措施的实施，不仅提高了无人机激光测绘在高铁领域的适用性，也为未来智能铁路的发展提供了坚实的技术支撑。
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高铁列车组动态对无人机激光测绘的精度和效率有显著影响，需精准控制。
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