在无人机集群的复杂飞行环境中，一个常被忽视的挑战是“簸箕效应”——即当无人机在风力较强或地形复杂的环境中飞行时，由于相互之间的气流干扰和地面效应，整个集群的飞行姿态会变得不稳定，影响协同作业的效率与安全性。
为解决这一问题，我们需从以下几个方面入手：利用先进的传感器技术，如激光雷达和超声波传感器，为每架无人机提供精确的环境感知能力，实时监测周围气流变化，开发智能的飞行控制算法，通过机器学习算法优化无人机的飞行姿态调整策略，以减少因气流干扰导致的集体偏移，引入“虚拟簸箕”概念，即通过模拟不同风速和风向下的飞行环境，对无人机进行预训练，使其在面对真实环境时能迅速适应并调整。
通过这些措施，我们不仅能有效减轻“簸箕效应”对无人机集群的影响，还能提升其整体协同作业的稳定性和效率，这不仅对农业植保、物流配送等应用领域具有重要意义，也为未来无人机集群在更复杂环境中的广泛应用奠定了坚实基础。
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簸 萁效应下，无人机集群需通过智能算法优化飞行姿态协同性以提升整体效率与稳定性。
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