在无人机集群的复杂飞行环境中，一个不容忽视的现象是“簸箕效应”，当多架无人机在风场、气流扰动等外部因素影响下，它们之间的相对位置和速度会发生变化，形成类似自然界中簸箕效应的动态不稳定状态，这种状态下，单架无人机的微小调整可能引发整个集群的连锁反应，导致整体飞行姿态的剧烈波动，甚至出现碰撞或失控的风险。
为了优化无人机集群在“簸箕效应”下的飞行稳定性，我们提出以下策略：采用分布式控制算法，确保每架无人机都能根据自身状态和周围无人机的信息，实时调整自身的飞行姿态和速度，以保持集群的整体一致性，引入机器学习技术，让无人机能够从历史飞行数据中学习并适应不同的风场和气流扰动模式，提高其自主应对能力，设计一种基于“簸箕效应”预测的协同控制策略，通过预测未来可能的扰动趋势，提前调整飞行姿态，以减少集群的动态波动。
通过这些策略的实施，我们期望能够显著提升无人机集群在复杂环境下的飞行稳定性和安全性，为未来的无人机集群应用奠定坚实的基础。
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