在海军应用中，无人机飞控体系需在复杂海况下实现精准操控，这要求系统具备高稳定性和强抗干扰能力，关键问题在于如何有效融合GPS、惯性导航系统（INS）及视觉定位等多种传感器数据，以应对海浪引起的频繁位置漂移和方向偏差。
为解决此问题，可采用多传感器数据融合算法，通过卡尔曼滤波等算法对不同来源的传感器数据进行加权处理，提高定位精度和稳定性，利用机器学习技术优化算法模型，使其能自动适应不同海况下的环境变化，减少因海浪等因素导致的误差，设计具有高冗余度的飞控系统，确保在单个传感器失效时仍能保持稳定飞行，提高整体系统的可靠性和安全性。
通过上述措施，海军无人机飞控体系能在复杂海况下实现精准操控，为海上侦察、反潜作战等任务提供有力支持。
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海军无人机飞控体系通过集成AI算法与高精度传感器，实现复杂海况下的精准操控和稳定飞行。
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