在GPS信号缺失的复杂环境下，无人机如何实现精准自主定位，是全球无人机领域亟待攻克的核心技术难题。清华大学团队成功研发了一项基于可见光相机与遥感地图的无人机全局定位技术，为无人机装上不依赖卫星的“视觉之眼”。

本技术通过无人机搭载的单目相机实时采集地面图像，并与预先获取的遥感地图进行高精度异源匹配，从而在无卫星信号条件下直接解算出无人机自身的精确经纬度位置。其创新性地运用深度学习方法，有效克服了季节、光照、地形变化带来的匹配挑战，实现了全天候、大范围的鲁棒定位。

该技术性能卓越，在300-1000米飞行高度下，定位误差优于飞行高度的3%，工作范围可达100平方公里，定位频率高达5Hz。相比传统方案，本系统硬件成本低、环境适应性强，彻底解决了无人机在城市峡谷、山区森林、地下空间等“信号拒止”区域的导航困境。

本成果可广泛应用于城市物流配送、应急救援、边境巡逻、农业监测等多个关键领域，市场前景广阔，是推动无人机产业向全场景、高自主性迈进的核心使能技术。