在无人机飞控体系中，计算机视觉技术正逐步成为实现精准定位与自主导航的关键，面对复杂多变的外部环境，如何利用计算机视觉技术提高无人机在非结构化环境中的定位精度，仍是一个亟待解决的问题。
光照变化和天气条件对视觉传感器的数据质量影响显著，导致定位信息的不稳定和误差增大，在复杂地形和遮挡情况下，如何有效提取并匹配特征点，以实现高精度的位置估计，是一大挑战，计算资源的限制也使得在嵌入式系统中实时处理高分辨率图像并执行复杂算法变得困难重重。
为应对这些挑战，研究团队正探索基于深度学习的视觉算法优化、多传感器融合技术以及计算资源的高效利用策略，通过这些努力，期望在不久的将来，计算机视觉能在无人机飞控体系中发挥更大作用，实现更加精准、可靠的自主飞行。
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计算机视觉在无人机飞控中的精准定位，面临复杂环境下的光线变化与动态障碍识别挑战。
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