Este artículo propone un método para disminuir la deriva de la posición horizontal en ausencia de señales GNSS (Sistema Global de Navegación por Satélite) experimentada por el VNS (Sistema de Navegación Visual) instalado a bordo de un UAV (Vehículo Aéreo No Tripulado) al complementar sus optimizaciones no lineales de estimación de pose con priors basados en las salidas del INS (Sistema de Navegación Inercial). El método se inspira en un bucle de control PI (Proporcional Integral), en el cual las salidas inerciales de actitud y altitud actúan como objetivos para asegurar que las estimaciones visuales no se desvíen más allá de ciertos umbrales de sus contrapartes inerciales. El IA-VNS (Sistema de Navegación Visual Asistido Inercial) logra reducciones significativas en la deriva de posición horizontal inherente a la navegación sin GNSS de UAVs autónomos. Se emplean simulaciones estocásticas de Monte Carlo de alta fidelidad de dos escenarios representativos que involucran la pérdida de señales GNSS para evaluar los resultados y analizar su sensibilidad al tipo de terreno sobrevolado por la aeronave. Los autores publican la implementación en C++ de los algoritmos de navegación y la simulación de alta fidelidad como software de código abierto.