在3D扫描技术日益普及的今天，接触网作业车作为电力维护的重要工具，其3D扫描应用正面临前所未有的挑战，如何确保在复杂、动态的作业环境中，对作业车及其周围环境进行高精度、实时地3D扫描与定位，是当前亟待解决的问题之一。
传统方法往往依赖于GPS和惯性导航系统，但在接触网作业这一特定场景下，由于环境复杂、多障碍物遮挡，信号易受干扰，导致定位精度下降，而3D扫描技术，尤其是结合激光雷达、深度相机等设备，虽能提供高精度的空间信息，但在动态作业中的实时性及数据处理速度上仍需优化。
如何融合多源传感器数据，利用机器学习和人工智能算法提升数据处理效率，实现接触网作业车在复杂环境下的精准定位与3D扫描，成为3D扫描技术应用于特殊工况下的关键突破点，这不仅关乎作业安全与效率，更直接影响到电力维护的智能化水平。
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