在无人机集群技术飞速发展的今天，如何在复杂多变的环境中确保每架无人机的“安康”，即安全与健康状态，成为了亟待解决的关键问题，特别是在执行如灾害监测、应急救援等任务时，无人机的稳定性和可靠性直接关系到任务的成功与否。
针对这一挑战，我们提出了一个基于多传感器融合与机器学习的解决方案，通过在每架无人机上安装高精度的环境感知传感器（如红外、雷达、激光雷达等），结合GPS定位系统和通信网络，实时监测无人机的位置、速度、高度以及周围环境的变化，利用机器学习算法对收集到的数据进行深度分析，预测潜在的风险和故障，如机械故障、电池电量不足等，并即时向地面控制中心发送警报。
我们还开发了集群智能协同系统，确保在突发情况下，无人机能够根据预设的应急预案进行自主避障和重新规划路线，最大限度地减少对整体任务的影响，这一系列措施不仅提高了无人机的“安康”保障能力，也为其在复杂环境下的高效、安全运行提供了有力支持。
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