无人机导航定位技术简介与分析
无人机导航技术研究及其在军事领域的应用
无人机导航技术研究及其在军事领域的应用无人机导航技术的发展史可以追溯到60年代初，当时美国军方开始使用无人机进行侦察。
经过几十年的发展，现在无人机已经成为军事领域中的重要武器之一。
而无人机能够顺利完成任务，其中导航技术是至关重要的一环。
本文将介绍无人机导航技术的研究现状以及在军事领域中的应用。
一、无人机导航技术的研究现状无人机的导航技术主要包括惯性导航、全球卫星定位系统（GNSS）导航、图像导航以及声纳导航等。
惯性导航是基于物理惯性测量单元积分计算的方法，将加速度和角速度数据进行积分，以求出位置、速度和姿态角。
惯性导航的优点是准确度高，但缺点是会造成漂移，因此需要不断校准。
GNSS导航则是通过接收卫星发射的信号，以计算机运算的方式确定位置、速度和时间。
GNSS的优点是定位精度高，但缺点是在某些地区，如山谷、建筑密集区域等坏境，可能出现信号干扰或丢失。
图像导航（也称视觉导航）是利用相机或其他传感器采集周围环境的图像，通过计算机视觉算法进行配准和匹配，并提取角点、边缘等特征点，在图像上进行位置估计和匀速运动模型的二次优化，来确定位置和姿态。
图像导航的优点是适用性强，可以在各种环境下使用，但对设备和算法的要求较高。
声纳导航是一种利用水声信号调制实现间接距离测量和单向通信的导航方式，适用于水下环境。
二、无人机在军事领域中的应用无人机被广泛运用于情报侦察、目标侦测、打击和空中作战等军事任务中。
在军事领域中，无人机的要求比民用无人机要高，关键技术包括控制、通信、能量及燃料、导航和安全。
其中，无人机导航技术是至关重要的环节。
一种常见的无人机导航任务是在不可见的环境中，如建筑物后面或者一座山丘的背面，导航到特定的坐标。
在这种情况下，惯性导航的漂移会增加导航错误，因此使用多个探测器以及相邻式过滤器可以大大提高位置估计和姿态估计的精确度。
在环境不确定的情况下，图像导航也可以增强导航精度，提升无人机的自主作战能力。
在实际的军事应用中，无人机可能面临对抗情况，导航技术需要具备一定的反干扰性。
无人机导航的原理
无人机导航的原理
无人机导航的原理主要涉及以下几个方面：
1. 全球定位系统（GPS）：无人机通过接收卫星信号，确定自
身的位置，速度和航向。
GPS系统提供了高精度的位置信息，为无人机导航提供了基础数据。
2. 惯性导航系统（INS）：INS通过使用加速度计和陀螺仪等
传感器，测量和跟踪无人机的速度、加速度和姿态信息。
通过积分运算，可以得到无人机的位置和航向。
3. 电子罗盘：电子罗盘利用地磁场信息确定无人机的方向和航向。
无人机可以根据地球磁场的变化来确定自己的航向。
4. 路径规划和路径跟踪算法：路径规划算法根据事先设定的任务和目标，生成无人机的航路，并将其转化为航线和航点。
路径跟踪算法根据无人机当前位置和航向，不断调整航向和姿态，以使无人机沿着预定的航路飞行。
5. 避障系统：避障系统通过使用传感器（如激光雷达、红外线传感器等）和图像处理技术，检测与避免无人机可能碰撞的障碍物。
避障系统可以自动调整无人机的航线，以避免与障碍物相撞。
综上所述，无人机导航的原理主要包括GPS定位、惯性导航、电子罗盘、路径规划和路径跟踪算法以及避障系统等技术。
这些技术的综合应用，可以实现无人机的精确导航和自主飞行。
无人机的自主导航与控制技术研究
无人机的自主导航与控制技术研究近年来，无人机已经成为了人们探索空中世界的重要工具之一。
无论是民用还是军用，无人机的使用范围越来越广泛，其自主导航和控制技术也得到了不断的发展。
本文将从无人机的自主导航和控制技术入手，深入探讨其现状及未来发展趋势。
一、无人机自主导航技术的发展无人机自主导航技术是指无人机在不需要人工干预的情况下，能够完成航线规划、飞行控制和任务执行等功能的技术。
早期的无人机导航主要依靠人工遥控完成，这种方式虽然简单易行，但是却很难适应复杂的作战环境和任务。
因此，无人机自主导航技术应运而生。
1.传统的无人机自主导航技术早期的无人机自主导航技术主要依靠GPS全球定位系统，其通过信号交换实现飞行状态的计算和航线控制。
然而，GPS信号受到环境干扰时，容易出现偏差和失误，因此在一些恶劣的环境中，GPS导航的可靠性大打折扣。
此外，还存在一种惯性导航系统，该系统的原理是依靠陀螺仪和加速度计测量无人机的速度、角速度和加速度等物理量，而无需依赖外部信号的支持。
然而，惯性导航系统存在积分漂移等问题，在长时间导航中误差集中，再加上飞机本身的汽动和非线性因素的影响，这种导航系统存在较高的失误率及复杂的算法，操作麻烦。
2.现阶段的无人机自主导航技术为了克服GPS信号和惯性导航系统的缺点，目前的无人机自主导航系统借鉴了机器视觉、传感器融合等技术。
比如，地形匹配算法，基于高精度地图，依靠相邻匹配点之间的距离和坐标的相似度，不仅可以检测出无人机的精准位置，而且可以避免GPS的偏差问题。
此外，无人机引入了一系列新型传感器，比如激光雷达，可以通过扫描周围环境，获取距离、角度等参数信息，并实现高精度的地图构建和点云匹配。
3.未来无人机自主导航技术的趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，未来的无人机自主导航技术将实现更加精准和高效的导航方式。
比如，语音控制、手势识别等技术将成为无人机自主导航的另一种方式，无人机和操作者之间的互动将更加智能化和多样化。
无人机导航技术研究
无人机导航技术研究随着科技的发展，无人机已经成为了越来越多领域的必要工具。
无人机的应用领域涵盖了各行各业，比如农业、物流、安保等等。
然而无人机在执行任务时需要精准的导航系统支撑，才能够准确地完成各种任务。
本文将探讨无人机导航技术的发展历程、未来发展趋势以及相应的技术挑战。
一、无人机导航技术的发展历程早期的无人机主要是根据人工操纵和简单的红外遥控来完成导航任务。
这种方式的缺点在于控制精度低，难以完成高精度的导航任务。
随着GPS技术的不断发展，基于GPS的无人机导航系统问世，大大提高了导航精度和自主性。
然而，GPS是一种基于卫星信号的导航系统，存在天气、建筑遮挡和干扰等多种因素的影响，特别是在城市峡谷、建筑密集区等环境下，GPS的信号容易受到干扰，导致无人机失去导航方向。
为此，各种高精度导航系统不断涌现，如惯性导航系统（INS）、激光雷达测距、视觉导航等。
二、未来发展趋势随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的发展，无人机导航技术将进入一个全新的发展阶段。
一方面，智能化飞行控制系统将更加高效可靠，通过机器学习算法能够对复杂环境下的数据实现高效处理，更好地提升飞行过程中的稳定性和安全性。
另一方面，无人机将与其他设备之间建立更加紧密的连接，相互协作，实现更高效的空中作业。
三、技术挑战随着无人机导航技术的不断发展，也面临着一些新的技术挑战。
例如：1.定位和避障问题：天气、建筑物遮挡等各种因素会对无人机定位造成影响，难以真正实现高精度定位和避障；2.电量和续航问题：无人机的电池续航时间短，且充电速度较慢，需要更加高效的电能管理系统；3.数据安全问题：无人机将进行大量数据的收集和处理，但如何保证数据的安全离不开随着科技的进步和解决方案的不断升级，这些问题有望得到更好的解决。
四、结论无人机导航技术的发展历程和未来发展趋势表明了无人机导航技术的重要性，也显示了无人机导航技术面临的挑战。
在未来的发展中，科研人员需要高度关注无人机导航技术的改进，实现更加可靠、高精度、可持续的方案，创造更多可能性。
无人机slam说明书
无人机slam说明书（原创版）目录一、无人机 SLAM 技术简介二、无人机 SLAM 系统的构成三、无人机 SLAM 技术的应用领域四、无人机 SLAM 技术的发展前景正文一、无人机 SLAM 技术简介无人机 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）技术是指无人机在未知环境中，同时实现自身位置的精确定位和环境地图的实时构建。
这种技术广泛应用于无人驾驶、机器人导航和智能物流等领域，为无人机的自主飞行提供了重要技术支撑。
二、无人机 SLAM 系统的构成无人机 SLAM 系统主要由以下几个部分组成：1.无人机平台：承担飞行任务的无人机，通常具有高度的自主性和稳定性。
2.传感器：包括激光雷达、摄像头、IMU（惯性测量单元）等，用于收集周围环境的信息。
3.定位系统：通过处理传感器的数据，实现无人机在三维空间中的精确定位。
4.地图构建系统：根据无人机收集到的环境信息，实时构建环境地图。
5.导航系统：根据无人机的目标位置和当前位置，规划出一条最优的飞行路径。
三、无人机 SLAM 技术的应用领域无人机 SLAM 技术在多个领域发挥着重要作用，主要包括：1.无人驾驶：无人机 SLAM 技术可以为无人驾驶汽车提供高精度的位置信息和环境地图，提高行驶的安全性和准确性。
2.机器人导航：无人机 SLAM 技术可以为室内外导航机器人提供实时的定位和地图信息，实现自主导航。
3.智能物流：无人机 SLAM 技术可以为物流配送无人机提供精确的定位和地图信息，提高配送效率和准确性。
4.搜索救援：无人机 SLAM 技术可以为搜索救援无人机提供实时的定位和地图信息，提高搜索救援的效率和准确性。
四、无人机 SLAM 技术的发展前景随着无人机技术的不断发展，无人机 SLAM 技术在精度、速度和鲁棒性等方面还将取得更大的突破。
导航与定位技术在无人机中的应用研究
导航与定位技术在无人机中的应用研究无人机技术的快速发展为人们带来了许多便利和创新。
作为无人机的核心技术之一，导航与定位技术在无人机中起着至关重要的作用。
本文将探讨导航与定位技术在无人机中的应用研究，并分析其重要性以及未来可能的发展方向。
首先，导航与定位技术在无人机中的应用旨在实现无人机的精确、稳定的飞行。
通过使用全球定位系统（GPS）等卫星导航技术，无人机能够实现准确的定位和导航。
此外，惯性导航系统（INS）和地面测量设备（GNSS）等技术也可以用于提供更加精确的导航和定位信息。
这些技术的结合为无人机提供了可靠而准确的定位服务。
其次，导航与定位技术对于无人机中的任务执行至关重要。
例如，在无人机配送中，导航与定位技术能够帮助无人机精确地飞行到目的地，并确保货物安全送达。
在农业领域，无人机可以使用导航与定位技术定位农田，并根据需要定量喷洒农药或施肥。
此外，在紧急救援和灾害监测中，导航与定位技术的应用可以帮助无人机及时准确地定位受灾区域，提供救援和监测支持。
在无人机导航与定位技术的研究中存在一些挑战。
首先是飞行环境的不确定性。
无人机可能在复杂的飞行环境中操作，如森林、城市等地形，这就需要导航与定位技术能够处理不同环境下的数据变化。
其次是导航与定位技术的精度和稳定性。
对于无人机来说，精确的定位和稳定的导航是非常重要的，否则可能导致飞行偏差和飞行事故。
此外，无人机的通信和数据传输也需要可靠的技术支持，以确保飞行安全和数据的实时性。
为了解决这些挑战，研究人员正在不断探索使用新的导航与定位技术来提高无人机的性能。
例如，基于计算机视觉的视觉导航系统可以通过无人机上的相机来感知环境并提供定位信息。
此外，使用激光雷达和雷达技术进行环境感知也是一个研究热点。
这些技术的引入可以增加无人机的自主性和适应性，使其能够在复杂的环境中更好地完成任务。
未来，随着人工智能和物联网技术的不断发展，导航与定位技术在无人机中的应用将进一步扩大。
无人机的控制与导航技术
无人机的控制与导航技术随着技术的不断发展，无人机已经成为现代军事，民用领域不可或缺的一部分，如今已经广泛应用于农业，消防，交通等各个领域。
无人机的广泛应用和技术不断更新，控制和导航技术就变得越来越重要。
在本文中，我们将探讨无人机的控制和导航技术以及如何通过这些技术来实现目标。
控制技术无人机的控制技术主要包括半实时控制和全实时控制。
半实时控制是通过计算机和其他设备来控制无人机，利用前期设定的飞行路径。
这种飞行方式比较简单，但是它的适用性和弹性相对较低，在狭小空间内无法通过控制避免障碍物等问题。
这种控制方式适用于不需要飞行的复杂区域，比如较为规则的农田。
而全实时控制则是通过无人机本身采集数据，通过算法实现相应的控制。
此时，无人机可以在运动中自主检测周围的环境，并在此基础上进行控制，从而可以适应更为复杂的环境条件。
此外，全实时控制需要将采集到的数据进行实时合成或叠加，实现更为准确的数据处理。
总的来说，控制技术是无人机应用中非常关键的一部分，既要兼顾飞行速度，又要遵从空域规则安全飞行，同时还要考虑无人机自身特点等因素，这些都需要通过不断的技术研究，才能实现更高效的飞行控制。
导航技术无人机的导航技术主要分为全球导航卫星系统（GNSS）和视觉导航两种。
GNSS是利用卫星信号实现无人机导航的方法，这种方式可以全天候全球任何地方都可以使用，精度较高。
GNSS可以使无人机自动飞行，通过提供信息来选择并更改其路径，并且可以使无人机避开障碍物，自动降落及地面移动。
因此，GNSS适用于一些要在定位不稳定、复杂环境中飞行的无人机。
视觉导航则是通过无人机本身采集周围环境图像和数据，通过训练深度学习神经网络将结果处理后得到的位置、速度、姿态及其他运动状态综合使用，可以实现更加复杂和难以预测的导航。
视觉导航适用于在对地信号受限地区和信号遮蔽地区无法正常使用GNSS的情况。
但是，与使用GNSS相比，视觉导航具有一些局限性。
例如，在低光和航线拥挤的情况下，视觉导航精度可能会降低，需要增加其他技术的应用。
机器人导航系统知识要点梳理
机器人导航系统知识要点梳理机器人导航系统是指利用机器人自主感知和决策能力，实现在未知环境中自主导航和路径规划的系统。
它是机器人领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
本文将对机器人导航系统的关键要点进行梳理。
一、导航技术1. 定位技术定位技术是机器人导航系统中的基础，包括传感器感知、地标识别、地图构建等技术。
目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
2. 地图构建技术地图构建技术是将环境中的空间信息转化为机器人能够理解的形式，为机器人导航提供基础数据。
地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器实时生成，也可以由先验地图进行更新和维护。
3. 路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前所处的位置和导航目标，选择最优的路径进行导航。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
机器人在规划路径时需要考虑避障、可行性和效率等因素。
二、传感器技术1. 激光雷达激光雷达是机器人导航系统中常用的传感器之一。
它通过发射激光束并接收反射的激光束来获取环境中的障碍物信息，实现对环境的感知和地图构建。
2. 摄像头摄像头可以通过图像处理技术获取环境的视觉信息。
在机器人导航系统中，摄像头广泛应用于地标识别、目标检测和实时图像处理等任务。
3. 超声波传感器超声波传感器可以测量距离，用于检测机器人周围的障碍物。
它主要用于近距离的避障和定位。
三、导航算法1. 全局路径规划算法全局路径规划算法是在机器人初始位置和目标位置之间进行路径规划的算法。
它可以找到最短路径或者最优路径，但计算量较大。
常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。
2. 局部路径规划算法局部路径规划算法是在机器人运动过程中根据环境变化进行路径规划的算法，主要用于避障和动态障碍物的处理。
常用的算法有基于速度障碍物（VO）的方法和人工势场法等。
3. 自适应路径规划算法自适应路径规划算法是根据机器人实时感知到的环境信息进行路径规划的算法。
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无人机导航定位技术简介与分析无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。
组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。
结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。
无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。
要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。
目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。
这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。
一、单一导航技术1 惯性导航惯性导航是以牛顿力学定律为基础，依靠安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向运动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，以及测量载体姿态的一种导航方式。
惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成。
惯性测量装置包括加速度计和陀螺仪。
三自由度陀螺仪用来测量飞行器的三个转动运动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移运动的加速度。
计算机根据测得的加速度信号计算出飞行器的速度和位置数据。
控制显示器显示各种导航参数。
惯性导航完全依靠机载设备自主完成导航任务，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自主式的导航系统，具有完全自主、抗干扰、隐蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等优点。
实际的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航。
2 定位卫星导航定位卫星导航是通过不断对目标物体进行定位从而实现导航功能的。
目前，全球范围内有影响的卫星定位系统有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯。
这里主要介绍现阶段应用较为广泛的GPS全球定位系统导航。
GPS全球定位系统导航的基本原理:当GPS卫星正常工作时，会不断地用1和0二进制码元组成的伪随机码(简称伪码)发射导航电文。
导航电文包括卫星星历、工作状况、时钟改正、电离层时延修正、大气折射修正等信息。
当用户接收到导航电文时，提取出卫星时间并将其与自己的时钟做对比便可得知卫星与用户的伪距R，再利用导航电文中的卫星星历数据推算出卫星发射电文时所处位置，由于用户接收机使用的时钟与卫星星载时钟不可能总是同步，引进一个Δt 即卫星与接收机之间的时间差作为未知数。
为了求出接收机的位置x、y、z，只要接收机测出四颗卫星的伪距，利用公式(1)便可得到四个方程，联立起来便可求出四个未知数x、 y、z和Δt。
（1）3 多普勒导航多普勒导航是飞行器常用的一种自主式导航，多普勒导航系统由磁罗盘或陀螺仪表、多普勒雷达和导航计算机组成。
它的工作原理是多普勒效应，机上的多普勒导航雷达不断向地面发射电磁波，因飞机与电磁波照射的地面之间存在相对运动，雷达接收到地面回波的频率与发射电磁波的频率ft相差一个多普勒频率fd。
从而根据公式(2)计算出无人机相对于地面的飞行速度(地速)，以及偏流角(即地速与无人机纵轴之间的夹角)。
由于气流的作用，偏流角的大小反映了地速、风速和空速之间的关系。
磁罗盘或陀螺仪可以测出无人机的航天向角，即无人机纵轴方向与正北方向之间的夹角。
根据多普勒雷达提供的地速和偏流角数据，以及磁罗盘或陀螺仪表提供的航向数据，导航计算机就可以不断地计算出无人机飞过的路线。
式中V为飞机的飞行速度，为空速和风速的合成速度;γ为速度V与雷达波束轴线之间的夹角。
4 地形辅助导航地形辅助导航是指飞行器在飞行过程中，利用预先储存的飞行路线中某些地区的特征数据，与实际飞行过程中测量到的相关数据进行不断比较来实施导航修正的一种方法。
地形辅助导航可分为地形匹配、景像匹配和桑地亚惯性地形辅助导航。
1)地形匹配地形匹配也称为地形高度相关。
其原理是:地球陆地表面上任何地点的地理坐标，都可以根据其周围地域的等高线或地貌来单值确定。
地形匹配是通过获取沿途航线上的地形地貌情报，并据此作出专门的数字地图并存入计算机，当飞机飞越某块已数字化的地形时，机载无线电高度表测出相对高度，气压/惯性综合测绝对高度，两者相减即得地形标高。
飞行一段时间后，即可得到真航迹的一串地形标高。
将测得的数据与预先存储的数字地图进行相关分析，确定飞机航迹对应的网格位置。
因为事先确定了网格各点对应的经纬值，这样便可以用数字地图校正惯导。
2)影像匹配又称影像相关。
与地形匹配的区别是，预先输入到计算机的信息不知是高度参数，而是通过摄像等手段获取的预定飞行路径的景像信息，将这些景象数字化后储存在机载的相关计算设备中，这些信息具有很好的可观测性。
飞行中，通过机载的摄像设备获取飞行路径中的景象。
然后利用机载数字景象匹配相关器将其所测与预存的景象进行相关比较以确定飞机的位置。
3)桑地亚惯性地形辅助导航桑地亚惯性地形辅助导航采用了推广的递推卡尔曼滤波算法，具有更好的实时性。
其原理是:根据惯导系统输出的位置在数字地图上找到地形高程。
而惯导系统输出的绝对高度与地形高程之差为飞行器相对高度的估计值。
它与无线电高度表实测相对高度之差就是卡尔曼滤波的测量值。
地形的非线性导致了测量方程的非线性。
采用地形随机线性化算法可以实时获得地形斜率，得到线性化的测量方程，结合惯导系统的误差状态方程，经递推卡尔曼滤波算法可得到导航误差状态的最佳估计。
利用输出校正可修正惯导系统的导航误差，从而获得最佳导航状态。
5 地磁导航地磁场为矢量场，在地球近地空间内任意一点的地磁矢量都不同于其它地点的矢量，且与该地点的经纬度存在一一对应的关系。
因此，理论上只要确定该点的地磁场矢量即可实现全球定位。
按照地磁数据处理方式的不同，地磁导航分为地磁匹配与地磁滤波两种方式。
目前地磁匹配在导航应用研究中更为广泛，它是把预先规划好的航迹某段区域某些点的地磁场特征量绘制成参考图(或称基准图)存贮在载体计算机中，当载体飞越这些地区时，由地磁匹配测量仪器实时测量出飞越这些点地磁场特征量，以构成实时图。
在载体上的计算机中，对实时图与参考图进行相关匹配，计算出载体的实时坐标位置，供导航计算机解算导航信息。
地磁匹配类似地形匹配系统，区别在于地磁匹配可有多个特征量。
单一导航技术优缺点分析1)惯性导航。
优点是不依赖外界任何信息实现完全自主的导航，隐蔽性好，不受外界干扰，不受地形影响，能够全天候工作。
缺点是定位误差是随时间积累的累积误差，精度受到惯导系统的影响。
2)GPS导航。
优点是全球性、全天候、连续精密导航与定位能力，实时性较出色。
缺点是易受电磁干扰;GPS系统接收机的工作受飞行器机动的影响，比如GPS的信号更新频率一般在1 Hz～2 Hz，如果飞行器需要快速更新导航信息，单独搭载GPS系统就不能满足飞行器更新信息的需要。
3)多普勒导航。
优点是自主性好，反应快，抗干扰性强，测速精度高，能用于各种气候条件和地形条件。
缺点是工作时必须发射电波，因此其隐蔽性不好;系统工作受地形影响，性能与反射面的形状有关，如在水平面或沙漠上空工作时，由于反射性不好就会降低性能;精度受天线姿态的影响;测量有积累误差，系统会随飞行距离的增加而使误差增大。
4)地形辅助导航。
优点是没有累积误差，隐蔽性好，抗干扰性能较强。
缺点是计算量较大，实时性受到制约;工作性能受地形影响，适合起伏变化大的地形，不适宜于在平原或者海面使用;同时还受天气影响，在大雾和多云等天气条件下导航效果不佳;要求飞行器按照规定的路线飞行，不利于飞行器的机动性。
5)地磁导航。
地磁导航具有无源、无辐射、隐蔽性强，不受敌方干扰、全天时、全天候、全地域、能耗低的优良特征，导航不存在误差积累，在跨海制导方面有一定的优势。
缺点是地磁匹配需要存储大量的地磁数据;实时性与计算机处理数据的能力有关。
二、组合导航组合导航是指把两种或两种以上的导航系统以适当的方式组合在一起，利用其性能上的互补特性，可以获得比单独使用任一系统时更高的导航性能。
除了可以将以上介绍的导航技术进行组合之外，还可以应用一些相关技术定位提高精度，比如大气数据系统、航迹推算技术等。
1)INS/GPS组合导航系统组合的优点表现在:对惯导系统可以实现惯性传感器的校准、惯导系统的空中对准、惯导系统高度通道的稳定等，从而可以有效地提高惯导系统的性能和精度;对GPS系统来说，惯导系统的辅助可以提高其跟踪卫星的能力，提高接收机动态特性和抗干扰性。
另外，INS/GPS综合还可以实现GPS完整性的检测，从而提高可靠性。
另外，INS/GPS组合可以实现一体化，把GPS接收机放入惯导部件中，以进一步减少系统的体积、质量和成本，便于实现惯导和GPS同步，减小非同步误差。
INS/GPS组合导航系统是目前多数无人飞行器所采用的主流自主导航技术。
美国的全球鹰和捕食者无人机都是采用这种组合导航方式。
2)惯导/多普勒组合导航系统这种组合方式既解决了多普勒导航受到地形因素的影响，又可以解决惯导自身的累积误差，同时在隐蔽性上二者实现了较好的互补。
3)惯导/地磁组合导航系统利用地磁匹配技术的长期稳定性弥补惯系统误差随时间累积的缺点，利用惯导系统的短期高精度弥补地磁匹配系统易受干扰等不足，则可实现惯性/地磁导航，具备自主性强、隐蔽性好、成本低、可用范围广等优点，是当前导航研究领域的一个热点。
4)惯导/地形匹配组合导航系统由于地形匹配定位的精度很高，因此可以利用这种精确的位置信息来消除惯性导航系统长时间工作的累计误差，提高惯性导航系统的定位精度。
由于地形匹配辅助导航系统具有自主性和高精度的突出优点，将其应用于装载有多种图像传感器的无人机导航系统，构成惯性/地形匹配组合导航系统，将是地形匹配辅助导航技术发展和应用的未来趋势。
5)GPS/航迹推算组合导航系统航迹推算的基本原理:在GPS失效情况下，依据大气数据计算机测得的空速、磁航向测得的真北航向以及当地风速风向，推算出地速及航迹角。
当GPS定位信号中断或质量较差时，由航迹推算系统确定无人机的位置和速度;当GPS定位信号质量较好时，利用GPS高精度的定位信息对航迹推算系统进行校正，从而构成了高精度、高可靠性的无人机导航定位系统，在以较高质量保证了飞行安全和品质的同时，有效降低了系统的成本，使无人机摆脱对雷达、测控站等地面系统的依赖。
三、无人机导航技术发展趋势1)研制新型惯导系统，提高组合导航系统精度新型惯导系统目前已经研制出光纤惯导、激光惯导、微固态惯性仪表等多种方式的惯导系统。