在无人机集群的快速发展中，一个不容忽视的挑战是“菱角效应”，当多个无人机在复杂环境中执行任务时，它们之间的相对位置和速度变化可能产生类似于流体中菱角碰撞的效应，导致集群整体效率下降，甚至出现碰撞事故。
为了解决这一问题，我们提出了基于菱角效应的无人机集群协同控制策略，通过引入菱形几何形状的飞行模式，使无人机在保持一定间距的同时，能够灵活地调整队形以应对环境变化，利用机器学习和人工智能技术，使每架无人机都能“感知”到周围其他无人机的位置和速度，从而进行实时调整，避免因菱角效应导致的碰撞，我们还开发了先进的避障算法，通过分析环境中的障碍物分布和动态变化，为无人机提供精确的避障指令。
在实验中，我们模拟了多种复杂环境下的无人机集群任务执行情况，结果显示，通过上述策略的优化，无人机集群在保持高效率的同时，有效避免了因菱角效应导致的碰撞和效率下降问题，这一成果不仅为无人机集群在物流、农业、测绘等领域的应用提供了有力支持，也为未来更复杂、更高难度的任务执行奠定了坚实基础。
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