在无人机集群的复杂控制系统中，如何有效管理因环境变化或任务冲突引发的“愤怒情绪”，是确保整体任务执行效率与安全性的关键挑战，当集群中的个体无人机因感知到障碍物、信号干扰或资源争夺而出现“愤怒”状态时，其决策可能偏离预设的协同策略，导致整体任务执行受阻。
为应对这一挑战，我们需引入先进的情感计算与机器学习技术，对无人机进行情绪识别与调节，通过实时监测无人机的飞行状态、传感器数据及通信信号，分析其潜在的情绪波动，并利用算法模型进行预测与干预，当检测到“愤怒”情绪时，可调整其任务优先级、飞行速度或路径规划，以平息“愤怒”，维持集群的稳定与高效协同，还需设计合理的激励机制与资源分配策略，以减少冲突与竞争，促进集群内无人机的和谐共处。
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