在无人机系统的操作中，自主导航能力是确保任务执行效率和安全性的关键，随着计算机视觉技术的飞速发展，其在无人机系统中的应用日益广泛，为提升其自主导航能力提供了新的思路。
一个专业问题是：如何有效融合计算机视觉与无人机系统的传感器数据，以实现更精准的环境感知和障碍物检测？
回答这一问题，首先需利用计算机视觉技术对无人机周围环境进行实时图像采集与处理，通过深度学习算法对图像进行特征提取与目标识别，可以实现对复杂环境中动态障碍物的准确检测与跟踪，将计算机视觉数据与无人机的其他传感器（如雷达、激光测距仪）数据进行融合，形成多模态感知系统，提高对复杂环境的理解能力，利用计算机视觉技术还可以实现无人机在无GPS信号环境下的自主导航，通过视觉里程计技术，利用连续的图像帧来估计无人机的运动状态和位置，增强其自主性和鲁棒性。
通过有效融合计算机视觉技术与无人机系统的传感器数据，可以显著提升无人机的自主导航能力，使其在复杂环境中更加灵活、安全地执行任务，这不仅推动了无人机技术的进步，也为未来智能交通、应急救援等领域提供了强有力的技术支持。
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