在地铁车厢这一特殊且复杂的飞行环境中，无人机飞控体系面临诸多挑战，车厢内的金属结构会显著影响无线信号的传输，导致GPS信号不稳定，进而影响无人机的定位精度和飞行稳定性，车厢内的人流密集、动态变化，对无人机的避障能力提出了更高要求，地铁车厢的封闭空间还可能引起多径效应，进一步增加飞控系统的复杂度。
针对这些问题，我们提出以下解决方案：采用基于视觉的避障技术，利用摄像头和图像处理算法来识别并避开障碍物，减少对GPS信号的依赖，引入惯性导航和气压计等辅助传感器，提高无人机的自主定位能力，即使在GPS信号不佳的情况下也能保持稳定飞行，通过优化飞控算法和增加抗干扰能力，提高无人机在复杂环境中的稳定性和可靠性。
在地铁车厢内实现无人机的稳定飞行，需要综合考虑信号传输、避障技术、自主定位以及抗干扰能力等多方面因素，通过不断的技术创新和优化，我们可以为乘客提供更加安全、便捷的空中服务体验。
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