在无人机集群的复杂环境中，如何确保每个“摆件”——即单个无人机——在执行任务时既能高效协同，又能灵活避障，是当前技术领域的一大挑战。
问题提出： 传统方法中，无人机间的通信多依赖固定的信号频率和路径，这导致在密集或动态环境中，信息易被干扰，导致协同失效或碰撞风险，如何利用先进的传感器技术和智能算法，使无人机能够“感知-决策-行动”地实现自主避障和精准协同？
回答： 关键在于融合多传感器数据（如激光雷达、摄像头、惯性导航系统等），结合机器学习算法进行实时环境建模和预测，通过深度学习技术，无人机能“学习”到最优的飞行路径和避障策略，实现动态环境下的自适应调整，引入分布式控制架构，使每个无人机都能基于局部信息做出决策，减少对中心控制器的依赖，提高整体系统的鲁棒性和灵活性，通过建立无人机间的“社交网络”，利用局部信息交换和集体智能，实现更高效的信息共享和任务分配，从而在复杂环境中也能保持集群的稳定性和高效性。
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无人机集群通过先进的传感器、实时通信与智能算法，实现精准协同飞行和高效避障。
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