Este estudio presenta una navegación asistida por inteligencia artificial (IA) mejorada, basada en el terreno (TAN) para un sofisticado entrenador de jets, basándose en nuestra investigación previa al incorporar la validación de pruebas de vuelo reales. El TAN propuesto integra un servidor de terreno de alto rendimiento, un modelo digital de elevación y un algoritmo eficiente de línea de visión para facilitar la navegación asistida por el terreno. El sistema utiliza un algoritmo de búsqueda avanzado junto con dos diseños de filtros, incluidos filtros adaptativos que optimizan dinámicamente la precisión de navegación y la eficiencia operativa. Un desarrollo significativo es la capacidad del modelo de IA para alternar de manera independiente entre el algoritmo de búsqueda intensivo en recursos y un conjunto de filtros, manteniendo así la precisión de navegación mientras facilita la ejecución en vuelo sin requisitos de hardware suplementario. Cálculos exhaustivos de Monte Carlo, validados por datos de instrumentación de pruebas de vuelo (FTI), indican que el TAN propuesto facilita consistentemente la navegación a baja altitud en diversos entornos operativos. La incorporación de datos de vuelo reales no solo sustenta la eficacia del sistema, sino que también ofrece nuevas perspectivas sobre los obstáculos y mejoras en la implementación práctica. Estos hallazgos significan un avance en la navegación autónoma asistida por el terreno, conectando la simulación con el rendimiento real de vuelo.