無人機在進行定位時，多半是依靠內建 GPS 晶片與內建慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)進行定位，然而高精度的 IMU 及 GPS晶片受限於高成本無法在一般無人機上運行；此外，各種定位系統均有其適用範圍，若無人機運行於定位系統之適用環境外，其定位精確度會下降，進而導致無人機飛行時會與預期路線產生誤差。 在本研究中，我利用 Webots 模擬軟件進行無人機模擬，藉由無人機鏡頭所拍攝的連續兩幀圖片差異，產生差異與角度及距離間的關係資料集，並利用此資料集訓練深度神經網路，將產生的模型來迴歸出連續圖片間的旋轉角度偏移量，並以此偏移量輔助無人機進行飛行校正。 經過多次實驗與修改，我比較了幾種不同的資料處理與分類方法，找出當中最佳結果的學習模型後，將此模型套入模擬環境中輔助無人機飛行，使無人機飛行於複雜環境時，成功提升飛行準確度。