全球导航卫星系统并非在所有无人机任务中都能保持稳定。高楼遮挡、复杂地形、强电磁干扰或设备故障，都可能导致定位精度下降。美国UAVOS推出NAVAI视觉导航模块，利用机载摄像机和预加载地形地图，在GNSS信号弱化或不可用时为固定翼无人机和无人直升机提供辅助定位。
NAVAI通过神经网络将实时拍摄的地面图像与任务前加载的地形影像进行匹配。系统首先依据无人机俯仰和横滚姿态对画面进行几何校正，生成接近俯视角的图像，再识别道路、建筑、田块和自然地貌等特征。匹配结果可用于修正惯性导航累计误差，并向飞控或任务计算机提供位置参考。
UAVOS表示，算法针对云层、薄雾、低照度、季节变化和图像噪声进行了训练，并会为每次匹配生成置信度。当画面质量不足或特征不可靠时，系统能够拒绝低质量结果，避免错误位置直接进入导航链路。NAVAI可运行在嵌入式计算平台或外部任务计算机上，并与UAVOS地面控制站集成。
UAVOS创始人兼首席执行官Aliaksei Stratsilatau表示，视觉导航的目标不是完全替代所有传感器，而是在卫星导航受限时增加独立定位来源。视觉导航的性能仍高度依赖地图分辨率、摄像机视场、飞行高度和地表可辨识度，因此实际系统通常需要融合视觉、惯性、气压计和其他传感器。NAVAI反映无人机自主能力正在从“按卫星坐标飞行”转向多源感知和环境理解。
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