在繁华的都市夜市中，无人机集群技术正逐步成为提升夜市管理效率与顾客体验的新兴力量，如何在人潮涌动、光线昏暗的夜市环境中，确保无人机集群的安全、高效运行，成为了一个亟待解决的问题。
专业问题：如何优化无人机集群在夜市中的路径规划与避障算法，以适应复杂多变的夜市环境？
回答：针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习的动态路径规划与实时避障算法，该算法利用深度神经网络对夜市环境进行学习，包括人流量、障碍物分布及光线变化等因素，实时生成最优飞行路径，通过集成激光雷达与视觉传感器，实现精准的障碍物检测与避让，确保无人机在低光环境下也能稳定飞行，我们还引入了多无人机间的协同控制机制，通过无线通信实现无人机间的信息共享与任务分配，提高整体作业效率与安全性，这一技术的应用，不仅为夜市带来了全新的巡逻、宣传与监控方式，还为城市夜生活的安全管理提供了有力支持。
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