随着无人机技术的飞速发展，其在各种复杂环境下的应用需求日益增长，精准的定位导航技术是确保无人机安全、高效完成任务的关键，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，其强大的图像识别与处理能力，为无人机在复杂环境中的定位导航提供了新的思路。
在传统GPS信号受限的地区，如城市峡谷、森林或地下空间，计算机视觉技术通过分析无人机搭载的摄像头捕捉到的环境图像，结合深度学习算法，能够实现对周围环境的快速理解和建模，这种“视觉SLAM”（Simultaneous Localization and Mapping）技术，不仅能帮助无人机在无GPS信号的情况下实现自主定位，还能通过对比历史图像数据，优化路径规划，避免障碍物。
计算机视觉在无人机定位导航中的应用仍面临诸多挑战，如光照变化、动态障碍物识别、以及计算资源的限制等，结合多传感器融合技术、优化算法以及更高效的计算平台，将进一步提升计算机视觉在无人机定位导航中的性能和可靠性，为无人机在更广泛、更复杂环境中的应用开辟新天地。
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