随着无人机技术的飞速发展，其在环境监测、应急救援等领域的应用日益广泛，在雾霾等恶劣天气条件下，无人机集群的协同导航面临巨大挑战，雾霾不仅降低了能见度，还可能对无人机的传感器造成干扰，影响其定位和避障能力。
为解决这一问题，我们提出了基于多传感器融合的协同导航方案，通过在无人机上搭载激光雷达、红外传感器、超声波测距仪等多种传感器，实现数据的互补和冗余，提高对环境的感知能力，利用机器学习和人工智能算法对传感器数据进行处理和分析，实现精准避障和路径规划。
我们还采用了分布式控制架构，使每个无人机都能根据自身传感器数据和周围无人机的状态进行自主决策，提高了整个集群的灵活性和鲁棒性，在模拟实验中，该方案在雾霾环境下成功实现了无人机集群的稳定飞行和精准避障，为未来无人机在复杂环境下的应用提供了有力支持。
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