在无人机集群的广泛应用中，视觉感知系统是确保其高效、安全执行任务的关键，一个鲜为人知的技术挑战——“白内障”现象，正逐渐成为制约无人机集群发展的瓶颈，当无人机集群在复杂环境中飞行时，由于光线散射、尘埃、水雾等因素，其视觉传感器会像人类患上白内障一样，出现视觉模糊、对比度降低、色彩失真等问题，这不仅影响无人机的导航和定位精度，还可能导致其无法准确识别周围环境中的障碍物和目标，增加碰撞风险。
为解决这一难题，我们正致力于研发一种基于深度学习的“白内障”矫正算法，该算法能够实时分析无人机传回的图像数据，自动校正因“白内障”引起的视觉偏差，确保无人机集群在各种复杂环境中都能保持高精度的视觉感知能力，这一技术的突破，将为无人机集群的广泛应用开辟新的可能，推动其在物流、农业、应急救援等领域的进一步发展。
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白内障挑战下，无人机集群协同面临视觉障碍新难题：如何在模糊视野中保持精准协作？
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