在GNSS拒止条件下，无人机机载IMU的累计误差会随着时间不断增大，单靠INS无法实现高精度的定位。因此无人机视觉导航系统一直是研究的热点，视觉导航技术是指利用计算机视觉技术将无人机航拍图像进行处理和分析，根据视觉定位算法可以估计出无人机当前位置，从而实现精准导航。但是，现有的视觉导航技术，仅依靠图像的匹配或者图像序列追踪得到的视觉定位结果准确度不高，有时无法快速、精确找到特征并匹配，往往不能满足高精度导航需求。

本发明的目的是提出一种基于视惯交互的无人机精确定位方案。首先，根据IMU计算出有累计误差的经纬度，合成出比无人机视野更大的卫星地图（利用IMU是为了提高配的效率、避免全地图搜索）。其次，结合基于深度学习的图像特征匹配网络Light Glue，对无人机视野中的图像和卫星地图进行匹配，并通过迭代提高匹配和定位精度，在卫星地图中，找出无人机所在的精确位置。最后，利用该位置去替换IMU的当前经纬度，进而消除IMU的累计误差，在后续过程中通过视惯交互，不断修正IMU的累计误差，实时的对惯性导航定位进行修正，实现无人机脱离对GNSS的依赖，同时具备全天候、低延迟、高精度的自主定位技术，以满足战略安全的需求。