在街道环境中，无人机集群的协同作业面临诸多挑战，如建筑物、行人和车辆的复杂交互，以及有限的飞行空间，为了确保无人机在街道中安全、高效地执行任务，我们需要提出并解决以下问题：
1、多源信息融合：如何有效整合来自无人机自身传感器（如GPS、摄像头、雷达）和外部信息（如街道地图、实时交通数据）的多元信息，以实现精准的避障和路径规划？
2、动态环境下的协同决策：在街道中，环境变化迅速且不可预测，如何让无人机集群能够快速响应并协同调整飞行策略，以避免碰撞并保持队形稳定？
3、隐私与安全：在街道上空飞行时，如何确保无人机集群的行动不会侵犯个人隐私，同时又能有效防范非法入侵和干扰？
针对这些问题，我们正在研究基于深度学习的多模态感知算法，以及基于强化学习的动态决策系统，这些技术将帮助无人机集群在复杂街道环境中实现高效、安全的协同作业。
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