在热带水果种植区，如芒果园，传统的人工巡查不仅耗时耗力，还难以全面覆盖每一棵树的每一个角落，而无人机集群技术的引入，为芒果林的精准管理和高效监测提供了新的可能，一个亟待解决的问题是：“如何根据芒果林的具体环境，设计并实施最优的无人机集群飞行路径规划？”
需考虑芒果林内树木的分布、密度以及果实的生长位置，这直接影响到无人机的飞行高度、速度和路径选择，利用机器视觉和深度学习技术，无人机需能准确识别不同成熟度的芒果，避免误摘或漏摘，集群中的无人机需具备实时通信和协同作业的能力，以快速覆盖整个果园并实时传输数据至地面控制站。
针对芒果林的特点，我们提出了一种基于多目标优化的飞行路径规划算法，该算法综合考虑了无人机的续航能力、飞行效率、果实监测精度以及避免碰撞树木或其它障碍物的需求，通过模拟实验，我们发现该算法能显著提高无人机在芒果林中的作业效率，减少重复飞行和遗漏区域，同时确保了果实监测的准确性。
将无人机集群技术应用于芒果林管理，不仅提高了工作效率，还为果农提供了更为精准的决策支持，随着技术的不断进步，这一领域的应用将更加广泛和深入。
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芒果林中的无人机集群，通过智能路径规划与高效部署策略优化果实监测效率。
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