在无人机植保领域，天文导航作为一种无需地面基站辅助的自主导航技术，正逐渐成为提升作业精度与灵活性的关键，其在实际应用中仍面临诸多挑战。
天文导航依赖于高精度的星历数据和大气模型来计算卫星位置，而大气扰动如电离层和对流层的影响会引入误差，影响定位精度，在复杂地形或城市环境中，多路径效应和遮挡问题进一步加剧了定位的不确定性。
为应对这些挑战，可采取以下解决方案：一是优化星历数据和大气模型的更新频率与精度，以减少因时间延迟和模型不准确导致的误差，二是开发多源融合导航系统，结合GPS、惯性导航和视觉/激光测距等传感器数据，形成互补优势，提高整体导航系统的鲁棒性和精度，三是利用机器学习和人工智能技术，对天文导航数据进行实时校正和优化，以适应复杂环境下的变化。
虽然天文导航在无人机植保技术中展现出巨大潜力，但其精准度挑战仍需通过技术创新与多源融合策略来克服，以实现更高效、更精准的农业作业。
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无人机植保中，天文导航的精准度挑战通过高精度传感器、算法优化与实时校正技术得以有效解决。
无人机植保中，天文导航精准度挑战需克服大气干扰与复杂地形影响，解决方案在于融合GPS、视觉定位及AI算法优化。
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