在无人机技术的飞速发展中，计算机视觉作为其核心组成部分，为无人机提供了“看”世界的能力，极大地提升了其自主性和精确度，在复杂多变的自然环境中，计算机视觉在无人机定位导航中仍面临诸多“盲区”，亟待解决。
光照变化是影响计算机视觉性能的一大挑战，在强光或弱光条件下，图像的清晰度和特征提取的准确性会大幅下降，导致定位误差增加，复杂背景下的目标识别与跟踪也是一大难题，在拥挤的城市或森林等环境中，无人机需从众多相似或干扰物中准确识别并跟踪目标，这对计算机视觉的鲁棒性提出了极高要求，动态环境下的快速适应能力也是一大挑战，在风力突变或突发障碍物情况下，如何迅速调整定位策略以保障飞行安全，是当前技术的一大瓶颈。
针对上述“盲区”，未来的研究可聚焦于以下几个方面：一是开发更先进的图像处理算法，提高对光照变化的适应能力；二是引入深度学习等机器学习技术，提升复杂环境下的目标识别与跟踪精度；三是构建更加智能的决策系统，使无人机能根据实时数据快速调整飞行策略。
计算机视觉在无人机定位导航中的应用前景广阔，但需不断突破现有技术“盲区”，以实现更加安全、高效、自主的飞行控制。
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