在无人机技术日益成熟的今天，如何实现无人机在复杂环境下的精准降落，尤其是利用跑道进行自主导航降落，成为了一个亟待解决的问题，跑道作为传统航空器的起降平台，其特性如长度、宽度、材质等对无人机降落精度和安全性有着直接的影响。
当前，跑道引导下的无人机降落面临的主要技术挑战包括：一是跑道识别与定位的准确性，如何在复杂背景中快速准确地识别跑道边界；二是动态环境下的路径规划与避障，如何在有风、有障碍物等不确定因素下保证降落路径的安全与高效；三是降落过程中的姿态控制与稳定性，如何确保无人机在接近跑道时保持稳定的飞行姿态并准确触地。
针对上述挑战，我们提出了一种基于机器视觉与深度学习的跑道识别算法，结合实时动态规划与控制技术，有效提高了无人机在跑道上的降落精度与安全性，随着人工智能与大数据技术的进一步发展，无人机在跑道引导下的自主降落将更加智能化、精准化。
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