轻轨车辆段中，无人机激光测绘如何精准定位与避障？

在轻轨车辆段的运维管理中，无人机激光测绘技术以其高精度、非接触性及大范围覆盖等优势，正逐渐成为一种重要的检测手段，在复杂多变的车辆段环境中，如何确保无人机在执行任务时既能精准定位，又能有效避障，成为了一个亟待解决的问题。

轻轨车辆段内通常包含轨道、电力设施、信号系统及众多车辆停放区域，这些元素不仅布局密集，而且动态变化（如车辆进出、维护作业等），给无人机的精准定位带来了挑战，传统GPS信号在车辆段内易受干扰，导致定位精度下降，采用集成惯性导航系统（INS）、视觉定位及地面信标等多源融合的定位技术，可有效提高无人机在复杂环境下的定位精度和稳定性。

避障能力是保障无人机安全作业的关键，在轻轨车辆段内，无人机需能实时感知周围环境，对轨道、车辆、人员等障碍物进行识别并规划安全路径，这要求激光雷达（LiDAR）与机器学习算法相结合，通过分析激光点云数据，实现动态障碍物识别与避让，建立三维环境模型，使无人机能够根据模型预测未来几秒内的障碍物位置，提前调整飞行轨迹。

轻轨车辆段中无人机激光测绘的精准定位与避障问题，需通过多源融合定位技术提高定位精度，以及结合激光雷达与机器学习算法提升避障能力，这不仅关乎运维效率的提升，更直接影响到轻轨车辆段的安全运营与维护。