随着城市商业的繁荣，百货大楼作为人流、物流的集散地，其内部结构复杂、环境多变，对无人机集群的自主导航与协同作业提出了严峻挑战，如何在这样的环境中确保无人机既能精准避障，又能高效地执行任务，是当前无人机集群技术面临的重要课题。
为解决这一问题，我们采用了先进的视觉感知与机器学习算法，通过高精度摄像头和深度学习模型，无人机能够实时分析并理解百货大楼内的环境信息，包括人流量、障碍物分布等，从而做出快速而准确的避障决策，我们引入了分布式控制与通信技术，确保每架无人机都能在复杂环境中保持与其他成员的稳定通信，实现任务的动态调整与优化。
我们还开发了基于规则的协同策略，使无人机集群在执行如货物运输、监控巡逻等任务时，能够根据实时情况灵活调整队形与任务分配，提高整体作业效率与安全性，这一系列技术的应用，不仅为百货大楼的智能化管理提供了有力支持，也为未来无人机集群在更广泛领域的应用奠定了坚实基础。
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