在无人机导航的广阔领域中，深度学习作为一项强大的技术工具，正逐步改变着无人机的飞行决策与路径规划，在面对极端复杂或未知环境时，深度学习也面临着“盲区”挑战。
深度学习模型对大量高质量、多样化数据的依赖，使其在数据稀缺或分布不均的场景下难以发挥最佳性能，这可能导致无人机在复杂地形或特殊天气条件下导航失误，模型的可解释性不足，使得在面对突发情况时，难以快速调整策略以应对，随着环境变化，模型需要不断更新以保持准确性，而这一过程在实时性要求高的无人机导航中尤为关键。
如何提高深度学习在无人机导航中的鲁棒性、可解释性和实时更新能力，成为了一个亟待解决的问题，结合传统导航算法与深度学习的优势，或许能在这片“盲区”中开辟出新的导航之道。
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深度学习算法通过多源数据融合与动态优化，有效克服无人机导航在复杂环境中的'盲区'。
深度学习通过多模态传感器融合与动态优化算法，有效克服无人机导航中的环境复杂性'盲区’，提升飞行稳定性和自主性。
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