在农业领域，无人机集群正逐渐成为“空中园丁”，它们能够高效、精准地执行作物监测、施肥、喷洒等任务，如何确保这些“空中园丁”在复杂多变的农田环境中协同作业，实现最优化的资源分配和任务执行，是当前无人机集群技术面临的一大挑战。
环境感知与适应是关键，农田中地形、作物密度、天气条件等变化多样，要求无人机集群具备高精度的环境感知能力，并能根据实时数据快速调整飞行路径和作业策略，这涉及先进的传感器技术、机器学习和人工智能算法的应用，以实现智能决策和自主导航。
任务协同与资源优化是另一大难题，在执行多任务时，如何确保各无人机之间的高效通信、任务分配和资源（如电池、载荷）共享，是提高整体作业效率的关键，这需要设计出更加智能的集群控制算法和任务调度机制，以实现资源的最大化利用和任务的快速响应。
安全与监管也不容忽视，在广阔的农田上空，如何确保无人机集群的安全飞行，避免与其他飞行器或地面障碍物发生碰撞，以及符合相关法律法规的监管要求，是保障其广泛应用的基础，这需要建立完善的安全标准和监管体系，以及在技术上实现更加可靠的避障和识别功能。
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