在无人机应用日益广泛的今天，从航拍、物流配送到灾害救援，精准的定位导航是确保任务成功执行的关键，在复杂环境中，如城市峡谷、森林密布的山区或电磁干扰严重的区域，无人机的定位导航面临巨大挑战。
一个关键问题是：如何在这些“时刻”中保持定位的连续性和准确性？ 无人机需要不断接收来自GPS、GLONASS、Galileo等多源卫星信号，同时利用惯性导航系统（INS）进行自主导航，当卫星信号被遮挡或干扰时，单纯依赖卫星的定位会变得不准确甚至失效。融合多种传感器数据（如视觉里程计、激光雷达）并利用机器学习算法进行环境识别和预测，成为提升无人机在“关键时刻”定位精度的有效途径。
通过建立高精度的地面参考站网络，无人机可以在失去卫星信号时利用地面站数据进行差分定位，进一步减少误差，利用时间同步技术确保无人机与地面站之间的数据传输无误，也是提升实时性的重要手段。
在复杂环境中实现无人机精准的实时定位导航，不仅需要多源数据的融合与智能处理，还需要地面与空中、时间与空间的多维度协同。
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