在无人机导航科技领域，天文导航作为一种古老而精准的导航方式，近年来因其无需依赖地面信号的特点，在复杂环境下的无人机自主导航中展现出巨大潜力，如何有效利用天文导航信息，并融合其他传感器数据，以提升无人机在无GPS信号区域的导航精度与稳定性，是当前技术面临的一大挑战。
具体而言，问题在于如何克服大气扰动（如云层遮挡）、光污染以及天文导航算法的复杂计算对无人机导航的干扰，如何实现天文导航与其他导航系统（如惯性导航、视觉导航）的平滑切换与融合，也是提升无人机整体导航性能的关键。
针对上述问题，研究团队正致力于开发一种基于机器学习的自适应天文导航算法，该算法能够根据实时环境数据动态调整观测策略，有效避开不利因素，并利用深度学习技术优化计算过程，提高导航的准确性和响应速度，通过建立多源导航系统的无缝切换机制，确保无人机在各种环境下都能保持稳定的飞行状态和精确的定位能力。
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在复杂环境中，利用天文导航技术可显著增强无人机自主性及定位精度，通过捕捉恒星、行星等自然信号进行精确导引。
在复杂环境中，利用天文导航技术可显著增强无人机自主定位精度与稳定性。
在复杂环境中，利用天文导航技术可显著增强无人机的自主定位与路径规划能力。
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