本研究提出了一种基于热风速仪的微型无人机气流惯性里程计，解决了低成本传感器的偏差问题。通过融合多传感器数据，利用深度神经网络有效估计飞行状态和气流速度，显著减少位置漂移，实现了在无风环境中的准确飞行速度估计。

本文介绍了采用深度学习的计算机视觉方法开发的微型无人机，可提高载荷传送位置的精度500%以上，比传统基于GPS的方法更准确。