无人机巡检一般依赖于高精度定位技术，惯性导航系统（INS）辅助，多传感器数据融合，人工智能与机器学习算法等技术实现高精度导航。

1.高精度定位技术

无人机巡检通过搭载GPS、北斗等高精度定位设备，能够接收来自卫星的信号，实现对目标区域的精确导航和定位。

这些系统能够提供米级甚至亚米级的定位精度，在开阔地带和天气良好的情况下，定位效果尤为显著。

2.惯性导航系统（INS）辅助

无人机巡检惯性导航系统能够提供无人机的姿态、速度和位置等信息，这些信息在无人机动态环境下尤为重要。

结合惯性导航系统，可以提高无人机在复杂环境下的定位稳定性和连续性，特别是在卫星信号受遮挡或干扰的情况下。

3.多传感器数据融合

无人机巡检过程中，可以结合激光雷达、相机、红外线传感器等多种传感器数据，提高巡检的准确性和可靠性。

通过多传感器数据融合算法，可以综合利用不同传感器的信息，实现对目标区域的全方位、高精度导航和定位。

4.人工智能与机器学习算法

结合图像处理和机器学习算法，无人机能够自动识别巡检过程中的异常情况，如电力线路上的破损、农业作物中的病虫害等。

这些算法还可以根据历史数据和实时观测数据，对无人机的飞行轨迹进行优化，提高巡检效率和准确性。

无人机巡检中实现高精度导航需要综合运用高精度定位技术、惯性导航系统辅助、多传感器数据融合以及人工智能与机器学习算法等多种技术手段。这些技术的结合应用将极大提升无人机巡检的准确性和效率，为各行业提供更加安全、高效、智能的巡检解决方案。