如何在古镇街道中实现无人机集群的精准导航与避障？

在古镇街道的复杂环境中，无人机集群的精准导航与避障技术面临巨大挑战，由于古镇街道狭窄、建筑密集、历史遗迹众多，加之行人和车辆的不确定性，如何确保无人机在执行任务时既能准确到达指定位置，又能有效避开障碍物，成为亟待解决的问题。

针对这一挑战，我们提出了基于多传感器融合与机器学习的解决方案，利用GPS、视觉传感器和激光雷达（LiDAR）等设备，为每架无人机提供高精度的环境感知能力，通过GPS获取位置信息，视觉传感器识别街道布局和建筑物特征，而LiDAR则能精确测量前方障碍物的距离和形状。

在此基础上，我们运用机器学习算法对收集到的数据进行处理和分析，构建出古镇街道的三维环境模型，该模型不仅包括静态的建筑和障碍物，还考虑了动态的行人和车辆信息，实现了对环境的实时更新和预测。

为了实现精准导航，我们采用路径规划算法，根据任务需求和环境模型，为每架无人机计算最优路径，引入避障机制，当无人机接近障碍物时，能够自动调整飞行高度或方向，避免碰撞。

我们还开发了集群协同控制技术，确保多架无人机在执行任务时能够相互通信、协调行动，提高整体效率和安全性，通过这些技术的综合应用，我们相信可以在古镇街道中实现无人机集群的精准导航与避障，为古迹保护、监控巡逻等任务提供有力支持。