在探索复杂多变的自然环境中，沼泽以其独特的地理特征和生态价值，对无人机集群的自主导航与避障技术提出了严峻挑战，沼泽地区往往地形泥泞、植被茂密且能见度低，这些因素严重限制了传统GPS信号的稳定性和可靠性，同时增加了无人机间通信的复杂度。
针对这一难题，我们提出了一种基于多传感器融合的导航方案，该方案结合了激光雷达（LiDAR）、红外传感器和超声波测距仪，以实现三维空间内的精确环境感知，通过实时构建沼泽地形的三维点云地图，无人机能够准确识别障碍物并规划避障路径，我们引入了机器学习算法优化集群内的通信协议，确保在低信噪比环境下仍能保持高效的信息交换，增强集群的协同作业能力。
在多次实地测试中，该方案有效提升了无人机在沼泽环境中的自主导航精度和避障效率，为未来在复杂自然环境下的无人机集群应用奠定了坚实基础。
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