在探索无人机在航天领域的应用时，一个关键而复杂的挑战是如何在着陆场上实现精准、安全的降落，航天着陆场作为无人机返回地球的最终目的地，其环境复杂多变，包括但不限于风力、地形、温度等自然因素，以及可能的电磁干扰等人为因素。
当前，无人机导航技术主要依赖于GPS、INS（惯性导航系统）和视觉/激光避障等系统，在航天着陆场景中，这些技术面临诸多挑战，GPS信号在地球表面以上可能受到干扰，导致定位不准确；而INS虽然不受信号干扰，但随时间累积的误差会严重影响降落精度；视觉/激光避障系统在复杂环境中可能因光线、烟雾等因素而失效。
如何提高无人机在航天着陆场上的自主导航和精准降落能力，成为了一个亟待解决的技术难题，未来的研究方向可能包括：开发更可靠的卫星导航系统、优化INS的误差校正机制、以及利用机器学习和人工智能技术提高避障和决策的智能性，我们才能确保无人机在航天着陆场上实现安全、精准的降落，为未来的太空探索提供坚实的支撑。
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航天着陆场对无人机导航技术提出高精度降落挑战，要求在复杂环境中实现毫米级精准定位与控制。
航天着陆场对无人机导航技术提出高精度降落挑战，需克服复杂地形与气流影响。
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