En los últimos años, el campo de aplicación de la tecnología de vehículos aéreos no tripulados (UAV) se ha ampliado continuamente, abarcando múltiples sectores militares y civiles. Especialmente en el ámbito del posicionamiento visual absoluto, la introducción del aprendizaje profundo ha supuesto un avance significativo con respecto a los métodos tradicionales, impulsando el desarrollo tecnológico en este campo. En comparación con los métodos tempranos que se basan en la extracción tradicional de características de visión por computadora, los métodos de posicionamiento visual absoluto basados en aprendizaje profundo han logrado mejoras notables en precisión y robustez. Este artículo revisa sistemáticamente los métodos de posicionamiento visual absoluto para UAV basados en aprendizaje profundo, analiza las limitaciones de los sistemas globales de navegación por satélite y del posicionamiento visual relativo en entornos complejos, y explora el potencial de aplicación y las perspectivas de desarrollo de la tecnología de posicionamiento visual absoluto. Luego, resume los avances clave en el campo, incluyendo la construcción de conjuntos de datos y la optimización de modelos de aprendizaje profundo, analizando los cuellos de botella tecnológicos actuales. Finalmente, se proponen direcciones de investigación futura para promover la aplicación amplia y el desarrollo continuo de la tecnología de posicionamiento visual absoluto en el campo de la navegación autónoma de UAV.

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