随着城市化进程的加速，雾霾天气频发，对无人机集群的飞行任务提出了严峻挑战，雾霾不仅降低了能见度，还可能影响无人机的传感器性能，导致定位不准确、避障失效等问题，如何在雾霾环境中实现无人机集群的精准导航与避障，成为了一个亟待解决的问题。
针对此问题，一种可能的解决方案是利用多传感器融合技术，通过在无人机上搭载激光雷达、红外传感器、超声波传感器等多种传感器，结合GPS、惯性导航等定位技术，构建一个多层次、多角度的感知系统，在雾霾环境下，激光雷达和红外传感器可以提供较为可靠的障碍物距离和形状信息，而超声波传感器则可以在近距离内实现精确避障，通过数据融合算法对不同传感器的数据进行处理和融合，可以进一步提高无人机在雾霾环境中的导航和避障能力，还可以利用机器学习和人工智能技术对历史数据进行学习，优化算法模型，提高无人机在复杂环境下的自主决策能力。
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