在无人机飞控体系中，光学传感器作为关键的环境感知工具，正面临着一系列精准定位的挑战，随着无人机应用场景的多样化，如农业监测、城市巡检和搜救任务等，对飞控系统的稳定性和精确度提出了更高要求，光学传感器虽能提供高精度的图像数据，但在复杂光照条件下的性能稳定性成为一大难题，强光直射下，相机镜头易产生光晕效应，影响图像质量；而低光环境下，图像噪声增加，降低特征识别的准确性，如何有效融合不同类型光学传感器的数据，如红外与可见光，以实现更全面的环境感知和更精准的飞行控制，也是当前技术的一大挑战。
如何在光学传感器的选型、校准、数据处理及多传感器融合等方面进行优化，是提升无人机飞控体系在复杂环境下的稳定性和精确度的关键所在。
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