在无人机飞控体系中，面对复杂多变的城市环境，尤其是像有轨电车列车这样的高密度、高速度移动障碍物，如何实现精准的避障与路径规划成为了一个亟待解决的问题。
问题提出：
在有轨电车密集的城市环境中，无人机的飞行不仅要避开电车列车本身，还要考虑其行驶轨迹的不确定性及周围其他交通参与者的动态变化，传统飞控算法往往难以应对这种高精度、实时性的要求，导致无人机在执行任务时出现碰撞风险或偏离预定路径。
回答：
针对这一问题，我们可以采用以下策略：利用先进的机器视觉和深度学习技术，对有轨电车列车的行驶轨迹进行预测，并实时更新无人机周围的动态环境模型，引入动态路径规划算法，根据预测的电车轨迹和其他障碍物信息，实时调整无人机的飞行路径，确保在保持安全距离的同时，高效完成任务，还可以利用GPS辅助的惯性导航系统，提高无人机在复杂环境下的定位精度和稳定性，通过这些技术手段的综合应用，可以有效提升无人机在有轨电车列车密集区域的安全性和任务执行效率。
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