在无人机激光测绘领域，动车组（如高速列车、地铁等）的动态移动往往会对测绘精度产生不可忽视的影响，由于动车组的高速移动，其产生的气流扰动和地面震动会直接影响无人机的飞行稳定性和激光测距的准确性，如何精准校准因动车组动态影响而产生的误差，成为了一个亟待解决的问题。
针对这一问题，我们提出了一种基于多传感器融合的动态校准方法，该方法通过在无人机上搭载惯性导航系统、GPS、激光测距仪以及专门针对气流和震动的传感器，实时监测并记录动车组动态对无人机的影响，通过算法处理这些多源数据，我们可以构建出动车组动态影响的数学模型，并据此对激光测距数据进行动态校准。
我们还利用机器学习技术，对历史数据进行学习，不断优化校准算法的精度和效率，这种方法不仅提高了无人机在动车组附近进行激光测绘的准确性，还为未来更复杂的动态环境下的测绘任务提供了有力的技术支持。
动车组在无人机激光测绘中的动态影响是一个不容忽视的问题，通过多传感器融合和机器学习技术的应用，我们可以实现精准的动态校准，为无人机在复杂环境下的高精度测绘任务提供可靠保障。
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无人机激光测绘中，动车组动态影响精准校准是提高测量精度的关键。
无人机激光测绘中，动车组动态影响精准校准是提高数据精度的关键挑战。
无人机激光测绘中，动车组动态影响精准校准是提高数据精度的关键。
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