In den letzten Jahren hat sich der Anwendungsbereich der Drohnentechnologie (UAV) ständig erweitert und umfasst mehrere militärische, zivile und andere Bereiche. Besonders im Bereich der absoluten visuellen Positionsbestimmung hat die Einführung von Deep Learning im Vergleich zu traditionellen Methoden bedeutende Durchbrüche erzielt und die technologische Entwicklung in diesem Bereich gefördert. Im Vergleich zu frühen Methoden, die auf der traditionellen Merkmalsextraktion der Computer Vision basieren, haben auf Deep Learning basierende Methoden der absoluten visuellen Positionsbestimmung erhebliche Verbesserungen in Genauigkeit und Robustheit erzielt. Dieser Artikel bietet einen systematischen Überblick über Deep-Learning-basierte Methoden zur absoluten visuellen Positionsbestimmung von Drohnen, analysiert die Einschränkungen von globalen Navigationssatellitensystemen und relativem visuellen Positionieren in komplexen Umgebungen und untersucht das Anwendungspotential sowie die Entwicklungsperspektiven der Technologie der absoluten visuellen Positionsbestimmung. Danach werden die wichtigsten Forschungsfortschritte in diesem Bereich zusammengefasst, einschließlich Datensatzaufbau und Optimierung von Deep-Learning-Modellen, und aktuelle technische Engpässe analysiert. Abschließend werden zukünftige Forschungsrichtungen vorgeschlagen, um die breite Anwendung und kontinuierliche Entwicklung der absoluten visuellen Positionsbestimmungstechnologie im Bereich der autonomen Drohnen-Navigation weiter voranzutreiben.

Drohne;Deep Learning;Positionsbestimmung;absolute visuelle Positionsbestimmung