Ces dernières années, le domaine d'application des technologies des drones (UAV) s'est constamment élargi, couvrant plusieurs secteurs militaires et civils. En particulier dans le domaine du positionnement visuel absolu, l'introduction de l'apprentissage profond a apporté des avancées significatives par rapport aux méthodes traditionnelles, favorisant le développement technologique dans ce domaine. Comparées aux premières méthodes reposant sur l'extraction traditionnelle de caractéristiques en vision par ordinateur, les méthodes de positionnement visuel absolu basées sur l'apprentissage profond ont obtenu des améliorations notables en précision et robustesse du positionnement. Cet article propose une revue systématique des méthodes de positionnement visuel absolu des drones basées sur l'apprentissage profond, analyse les limites des systèmes mondiaux de navigation par satellite et du positionnement visuel relatif dans des environnements complexes, et explore le potentiel d'application et les perspectives de développement de la technologie de positionnement visuel absolu. Ensuite, les avancées clés dans ce domaine sont résumées, y compris la construction de datasets et l'optimisation des modèles d'apprentissage profond, en analysant les goulots d'étranglement technologiques actuels. Enfin, des directions de recherche futures sont proposées afin de promouvoir une application étendue et un développement continu de la technologie de positionnement visuel absolu dans le domaine de la navigation autonome des drones.

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