在医疗物资的紧急配送中，无人机集群技术展现出了巨大的潜力，要实现无人机在医学实验室中的精准、高效配送，仍面临诸多挑战，如何确保无人机在复杂环境中的导航精度和稳定性，以及如何实现与医学实验室技术的高度集成，是亟待解决的问题。
专业问题： 如何在医学实验室的复杂环境中，利用先进的传感器技术和机器视觉算法，提升无人机集群的自主导航和避障能力？
回答： 针对这一问题，我们可以采用以下策略：集成高精度的GPS、激光雷达（LiDAR）和视觉传感器，为无人机提供全方位的环境感知能力，利用机器视觉算法对医学实验室的布局和障碍物进行实时识别和建模，使无人机能够根据实验室的实际情况进行动态路径规划和避障，通过深度学习技术训练的AI模型，可以进一步提升无人机的决策能力，使其在面对突发情况时能够做出更加合理和安全的决策。
通过上述措施，我们可以有效提升无人机集群在医学实验室中的自主导航和避障能力，为医疗物资的精准、快速配送提供有力支持，这不仅有助于提高医疗效率，还能在疫情等紧急情况下发挥关键作用，为公共卫生安全提供重要保障。
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