在无人机导航技术日新月异的今天，深度学习作为人工智能的强大工具，正逐步渗透到无人机的自主飞行、路径规划、避障等关键环节，在面对复杂多变的自然环境和极端条件时，深度学习在无人机导航中的应用仍存在“盲区”。
深度学习模型对大量高质量、多样化数据的依赖性高，而无人机在执行任务时往往难以实时获取或处理这些数据，尤其是在信号弱或无信号的“盲区”内，深度学习模型的泛化能力在面对未知或异常情况时可能不足，导致无人机在复杂环境中决策失误，模型的可解释性也是一大挑战，如何在保证精度的同时提高模型的可解释性，使无人机能够“理解”其决策过程，是深度学习在无人机导航中必须解决的问题。
虽然深度学习在提升无人机导航性能方面展现出巨大潜力，但其“盲区”的探索与突破仍需进一步研究和技术创新。
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深度学习技术正逐步突破无人机导航的'盲区’，通过复杂环境下的自主适应与智能决策，开启飞行新纪元。
深度学习在无人机导航的'盲区’探索中，通过算法优化与数据增强策略或可实现突破性进展。
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