在城市化进程中，低地板公交车因其无障碍设计成为城市公共交通的重要组成部分，如何利用无人机对这类特殊车辆进行高效、安全的巡检，尤其是确保无人机在低矮空间内（如公交车底部）的精准定位与操作，成为了一个亟待解决的技术难题。
问题提出：
在低地板公交车的巡检任务中，无人机需在距离地面仅数米的空域内飞行，不仅要避开地面障碍物，还需精确地定位到公交车的特定部位（如电池仓、传动系统等），传统GPS信号易受多路径效应影响，导致定位精度下降；而超声波、红外等传感器虽能提供近距离信息，但单一传感器的使用又难以实现全方位的精准控制。
回答：
针对上述挑战，可采用多传感器融合技术结合机器视觉的解决方案，通过集成激光雷达、超声波传感器、惯性导航系统及高清摄像头，构建一个三维环境感知系统，激光雷达提供远距离的三维点云数据，超声波和摄像头则负责近距离的精细扫描与障碍物识别，利用机器学习算法优化飞行控制策略，使无人机能在复杂环境中实现自主避障与精准悬停，这样，不仅提高了无人机在低地板公交车巡检中的安全性和效率，也极大地推动了城市公共交通设施维护的智能化进程。
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无人机在低地板公交车巡检中，精准定位面临空间局限与复杂环境双重挑战。
无人机在低地板公交车巡检中面临的精准定位挑战，犹如细针穿线般考验技术精度与算法智慧。
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