在无人机的自主飞行中，天文导航以其独特的优势逐渐崭露头角，它利用自然天体（如恒星、行星）作为参考点，为无人机提供全球、全天候的定位能力，这一技术在实现过程中面临诸多挑战。
天体的位置随时间变化，且受大气条件影响，如何确保精确捕捉并计算这些微妙变化是关键，在复杂环境中（如城市峡谷、云层遮蔽），如何保证天文导航的连续性和稳定性也是一大难题，如何将天文导航与其他导航系统（如GPS）有效融合，以提升无人机在各种条件下的自主飞行能力，同样值得深入探讨。
针对上述问题，我们正致力于研发一种基于深度学习的动态天文导航算法，该算法能自动学习并适应不同天气和时间的天体位置变化，同时与GPS等传统导航系统形成互补，为无人机提供更加可靠、全面的导航解决方案，这一技术的突破，将极大地拓展无人机在复杂环境下的应用潜力，开启无人机自主飞行的新篇章。
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