在探索无人机集群技术的前沿，一个尤为引人注目的议题是它们在复杂环境中的导航能力，尤其是如何应对如“象牙海岸”这样的自然障碍，象牙海岸以其错综复杂的丛林、密集的河流网络以及不可预测的天气条件而著称，这些因素对无人机的飞行路径规划构成了巨大挑战。
专业问题： 在象牙海岸这样的复杂地形中，如何确保无人机集群能够高效、安全地执行任务，同时避免因地形障碍导致的碰撞或迷失？
回答： 针对这一问题，我们采用了一种结合机器学习与多传感器融合的解决方案，利用高精度地图和LiDAR（激光雷达）数据，构建出象牙海岸的三维地形模型，为每架无人机提供精确的环境感知，通过深度学习算法，无人机能够实时分析地形、气象数据及周围无人机的动态，进行动态路径规划和避障决策，我们还引入了基于行为的控制策略，使每架无人机能够根据自身状态和集群目标，灵活调整飞行策略，确保整体协同性和任务完成度，在多次实地测试中，该系统展现了在象牙海岸复杂环境下的高稳定性和高效率，为无人机集群在类似环境中的应用提供了有力支持。
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