随着无人机技术的飞速发展，无人机集群在执行复杂任务时展现出前所未有的灵活性和效率，在面对如阁楼天窗这类复杂、狭窄的空中环境时，无人机集群的协同作业面临了新的挑战。
在尝试通过阁楼天窗进行监测或物资投送任务时，如何确保每架无人机都能精确地定位并避开彼此，同时顺利通过狭窄的开口，成为了一个亟待解决的问题，这要求无人机不仅具备高精度的导航系统，还需有强大的避障能力和对复杂环境的快速适应能力。
阁楼天窗的特殊结构还可能对无线电信号造成干扰，影响无人机之间的通信，如何在这样的环境中保持稳定的无线通信，确保任务执行的连贯性，也是技术上的一个难点。
针对这些问题，我们正在研发一种基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和机器学习的无人机集群导航系统，该系统能够使每架无人机在复杂环境中实现自主避障和路径规划，同时通过优化无线电信号传输策略，减少环境干扰，确保任务顺利完成，这一技术的突破，将极大地拓展无人机集群在复杂城市环境中的应用潜力，为未来城市管理和应急响应提供强有力的支持。
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