在动物园的笼舍监控中，无人机集群技术展现出前所未有的潜力，它们能够高效、无接触地监测动物行为与健康状况，面对复杂多变的笼舍环境，如何实现无人机集群在密集植被、复杂地形中的精准定位，成为亟待解决的问题。
动物园笼舍内往往布满树木、假山等障碍物，这些因素极大地增加了信号的衰减与干扰，导致GPS信号不稳定，影响无人机的定位精度，笼舍内部结构复杂，传统基于视觉的定位方法在光照变化大、背景杂乱的环境下易出现误判。
针对此，我们提出采用多传感器融合的解决方案：结合超声波测距、激光雷达（LiDAR）与深度学习图像识别技术，构建一个三维环境感知系统，通过超声波与LiDAR提供精确的距离信息，克服信号衰减问题；而深度学习图像识别则能在复杂背景下准确识别障碍物与动物位置，提高定位的鲁棒性，引入自组织网络技术，使无人机间能相互通信、协同定位，进一步提升整体系统的稳定性和准确性。
如此一来，无人机集群不仅能有效应对动物园笼舍监控中的精准定位挑战，还能为野生动物保护、行为研究提供更为丰富、精确的数据支持。
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