在无人机定位导航的复杂环境中，一个常被忽视的挑战是“青光眼”现象对视觉传感器的影响，青光眼患者眼中的瞳孔对光线变化敏感度降低，这一特性在无人机视觉导航系统中同样存在，当无人机在强光或弱光环境下飞行时，其视觉传感器可能因光线过强或过弱而出现“青光眼”现象，导致图像失真、对比度降低，进而影响导航精度和稳定性。
为解决这一问题，技术员们需采取以下措施：优化视觉传感器的设计，使其具备更高的动态范围和更好的光线适应性；引入多传感器融合技术，如激光雷达、超声波等，以弥补视觉传感器的不足；开发基于机器学习和深度学习的算法，提高无人机对复杂光照环境的识别和应对能力。
通过这些措施，我们可以有效避免“青光眼”现象对无人机定位导航的负面影响，确保无人机在各种光照条件下都能稳定、准确地完成飞行任务，这不仅提升了无人机的智能化水平，也为未来无人机在更广泛领域的应用奠定了坚实基础。
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在无人机导航中，青光眼现象易致视觉系统误判，通过增强算法的鲁棒性及引入环境自适应技术可有效避免。
在无人机导航中，青光眼现象易致视觉系统误判，采用多传感器融合与智能算法可有效避免这一挑战。
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