基于视觉的无人机定位与导航方法研究综述

随着无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）成本的降低，无人机引起了越来越多的研究兴趣.其应用领域广泛，包括农业、消防、测绘、航拍以及娱乐应用.这些应用需要无人机在精准的自我定位下进行自主飞行，通常高度依赖于全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）.然而，GNSS在长距离无线电通信方面存在多种缺陷（如非视距接收、多路径效应、欺骗信号），这推动了补充或取代卫星导航新方法的发展.基于视觉的无人机定位与导航方法利用无人机搭载的视觉传感器，实现自主定位与导航，成为解决这一问题的重要途径.本文的贡献在于系统性地梳理了基于视觉的无人机定位与导航技术，全面总结了该领域的研究现状和发展趋势.首先，介绍了无人机视觉定位的方法，主要分为图像检索和图像匹配两类，并对其技术特点、适用场景以及相关数据集和评价指标进行了分析.其次，详细阐述了无人机视觉导航的方法，根据导航功能的不同分为障碍物检测与规避方法以及路径规划方法，揭示了现有技术的优势和局限.最后，进一步讨论了基于视觉的无人机定位与导航方法在公共可用数据集、硬件加速、环境复杂性、实时性要求、能源限制以及模拟器到真实世界的泛化等方面可能面临的挑战.