在无人机集群的快速发展中，“修士”技术——即自主导航与避障能力，成为了提升集群智能水平的关键，当前，尽管许多无人机已具备基本的避障功能，但在复杂环境下的决策效率和精度仍有待提高。
针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习的“修士”算法，该算法通过训练大量飞行数据，使无人机能够更准确地预测其他无人机的运动轨迹，并实时调整自身飞行路径以避免碰撞，我们还引入了多传感器融合技术，提高无人机对环境变化的感知能力，如通过激光雷达和视觉传感器结合，实现更精细的避障效果。
我们还考虑了“修士”技术在复杂地形和恶劣天气条件下的应用挑战，通过模拟不同环境下的飞行场景，不断优化算法参数，确保无人机在各种条件下都能稳定、安全地执行任务。“修士”技术的不断进步将进一步推动无人机集群的智能化发展，为更多领域带来革命性的变革。
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通过先进修士技术，优化无人机集群的自主导航与避障能力成为可能。
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