无人空中车辆（UAVs）或称飞行器，是一种通过机器视觉定位技术实现的先进航空系统，它们能够自动地识别和跟踪目标，并执行复杂的任务，如监测、搜索与救援、环境监测等。然而，这些任务往往需要飞行器能够准确地知道自己的位置和方向，即三维空间位置确定。在这个过程中，单一传感器可能不足以提供所需的精度，因此通常会采用多传感组合来提高定位精度。

首先，我们必须理解机器视觉定位是什么？它是指通过摄像头或其他可见光探测设备捕捉环境信息，然后利用计算机视觉算法分析这些信息，以便推断出相对于某个参考坐标系中的位置。这种方法非常适用于那些具有明显特征或者可以被编码的环境，而不依赖于GPS信号或者其他外部导航系统。

在无人空中车辆应用中，多传感组合包括激光雷达(LiDAR)、摄像头以及惯性导航系统(Inertial Measurement Unit, IMU)等。激光雷达可以产生高分辨率的地形图，帮助飞行器建立关于周围环境的详细模型。而摄像头则能提供丰富的视觉数据，有助于识别特定的标志点或结构，从而估计出相对运动状态。此外，IMU能够检测到飞行器的小幅度旋转和移动，为后续计算提供了必要的手动输入。

使用多传Sense组合进行三维空间位置确定的一个关键步骤是融合不同类型传感数据。这通常涉及到复杂的算法处理，比如Kalman滤波或粒子滤波等，以整合来自各个传感者的观测值并生成一个最优估计结果。这意味着即使单个传感者出现误差，也不会影响最终结果，因为其它独立但相关联的观测将有效校正错误。

此外，在实际应用时，还需要考虑各种噪声因素，如天气条件变化、照明变化以及物理介质影响等。为了应对这些挑战，可以采用一些额外策略，比如增加数据采样频率、调整算法参数，或是在预处理阶段对原始数据进行清洗以减少噪声干扰。此外，对于特殊情况下还可以引入更多高级算法，如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），这是一种结合了定位与建造地图功能，使得无人空中车辆既能实时了解自身在地理上的状态，同时也能不断更新其周围环境的地图。

最后，无论是哪种方案，其核心目的都是为无人空中车辆提供足够强大的定位能力，使之能够安全、高效完成各类任务。在未来，无论是城市管理、农业作物保护还是自然灾害响应，无人的航空技术都将成为不可或缺的一部分，而它们背后的机器视觉定位技术则将继续发挥重要作用。