在铁路救援场景中，无人机搭载高精度传感器执行测绘任务，其核心挑战之一是如何在复杂环境中实现铁路救援起重机的精准定位，由于起重机体积大、重量重，且在紧急救援时可能处于动态移动状态，传统GPS信号易受干扰，导致定位精度下降。
针对这一问题，我们提出一种基于视觉与惯性导航系统（VINS）融合的定位方案，通过无人机搭载高分辨率摄像头和惯性测量单元（IMU），在飞行过程中同时采集视觉图像和惯性数据，利用深度学习算法对视觉图像进行处理，提取起重机特征信息；结合IMU数据，通过优化算法融合两者信息，实现高精度的起重机定位。
我们还考虑了铁路救援现场的特殊环境因素，如电磁干扰、多路径效应等，通过算法优化和误差校正，进一步提高定位的鲁棒性和可靠性，这一方案为铁路救援中的无人机测绘提供了新的思路和技术支持，有望在未来的应急响应中发挥重要作用。
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