在复杂多变的城市环境中，巷子作为无人机集群执行任务时经常遇到的场景，其狭窄、曲折、障碍物密集的特点对无人机的自主导航和集群协同提出了严峻挑战，如何确保无人机在巷子中高效避障、保持通信稳定并实现精准协同，是当前无人机集群技术发展亟待解决的问题。
针对这一问题，我们提出了基于多传感器融合的避障算法和分布式协同控制策略，通过在无人机上搭载激光雷达、视觉传感器和超声波传感器等，实现全方位的环境感知，提高对巷子内障碍物的识别精度和速度，利用分布式协同控制技术，使每架无人机能够根据自身位置、速度和周围无人机的状态进行动态调整，避免碰撞并保持合理的飞行间距。
我们还开发了基于深度学习的路径规划算法，使无人机能够在巷子中根据实时感知的障碍物信息，快速生成最优飞行路径，通过模拟巷子环境下的多次实验验证，该算法在保证安全性的同时，显著提高了无人机集群的飞行效率和任务执行效率。
巷子中的无人机集群技术发展需要综合考虑避障、通信和协同等多个方面，通过技术创新和优化算法，实现高效、安全、精准的飞行控制，这不仅对城市物流、应急救援等应用具有重要意义，也将为未来智慧城市的建设提供有力支撑。
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巷子里的无人机集群通过集成先进的传感器、机器学习和实时通信技术，实现高效避障与精准协同飞行。
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