Nos últimos anos, o campo de aplicação da tecnologia de veículos aéreos não tripulados (UAV) tem se expandido continuamente, abrangendo setores militares, civis e outros. Especialmente no domínio do posicionamento visual absoluto, a introdução do aprendizado profundo trouxe avanços significativos em comparação com métodos tradicionais, promovendo o desenvolvimento tecnológico nesta área. Comparado aos métodos iniciais que dependem da extração tradicional de características de visão computacional, os métodos de posicionamento visual absoluto baseados em aprendizado profundo alcançaram melhorias notáveis na precisão e robustez do posicionamento. Este artigo revisa sistematicamente os métodos de posicionamento visual absoluto para UAVs baseados em aprendizado profundo, analisa as limitações dos sistemas globais de navegação por satélite e do posicionamento visual relativo em ambientes complexos, e explora o potencial de aplicação e as perspectivas de desenvolvimento da tecnologia de posicionamento visual absoluto. Em seguida, sintetiza os principais avanços na área, incluindo a construção de conjuntos de dados e a otimização de modelos de aprendizado profundo, e detalha os atuais gargalos tecnológicos. Por fim, propõe direções para pesquisas futuras, visando impulsionar a ampla aplicação e o desenvolvimento contínuo da tecnologia de posicionamento visual absoluto no campo da navegação autônoma de UAVs.

UAV;aprendizado profundo;posicionamento;posicionamento visual absoluto