在无人机集群技术不断发展的今天，如何实现复杂环境下的精准编队飞行，尤其是形成如杨桃般复杂几何形状的编队，成为了一个技术挑战，杨桃形状的编队不仅要求无人机间的高度协同，还涉及到对三维空间中非规则形状的精确控制。
针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习和强化学习的算法，该算法首先利用深度学习对杨桃形状进行数学建模，然后通过强化学习训练无人机集群在三维空间中的动态调整策略，通过模拟不同环境下的飞行测试，我们发现该算法能够使无人机集群在保持稳定通信的同时，实现杨桃形状的精确编队飞行。
我们还利用了杨桃的对称性特点，引入了自适应性调整机制，使无人机在飞行过程中能够根据周围环境的变化进行自我调整，从而提高了编队的稳定性和鲁棒性，这一技术不仅在理论上具有创新性，还为无人机集群在复杂环境下的应用提供了新的思路和解决方案。
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在复杂环境中实现杨桃形状的无人机集群编队飞行，需精准控制与智能算法结合以应对多变环境。
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