在探索无人机集群智能化的道路上，一个鲜为人探讨的交叉领域——发育生物学，或许能为我们提供新的灵感，发育生物学研究生物体如何从单个细胞发育成复杂生物体，这一过程涉及精密的自我组织、分化与协同。
想象一下，如果我们将这一过程应用于无人机集群，让它们能够像生物体一样，在无中心控制的条件下，通过局部交互实现全局任务分配、路径规划和避障，这需要解决的关键问题之一是：如何设计一种“发育算法”，使无人机能够像生物体那样，在不断试错中学习并优化其集体行为？
发育生物学中的“自组织”概念可以启发我们开发出一种无需全局通信的分布式智能系统，使无人机能够根据周围环境和其他无人机的状态，自主调整其行动策略，这不仅将大大提高集群的灵活性和鲁棒性，还可能为未来无人系统的设计开辟全新的思路。
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