在无人机集群技术中，“铁饼”作为一种新型的无人机形态，因其独特的扁平设计和强大的空中稳定性，正逐渐成为研究的热点，如何充分利用“铁饼”形态的优点，实现无人机集群在复杂环境中的高效协同，仍是一个亟待解决的问题。
“铁饼”形态的无人机具有较大的升力面积和较低的空气阻力，这使得它们在飞行过程中能够保持高度的稳定性和灵活性，在集群飞行中，如何确保每个“铁饼”无人机都能在保持自身稳定的同时，与周围无人机保持恰当的距离，避免碰撞和干扰，是一个技术挑战，由于“铁饼”形态的特殊性，其控制算法和飞行策略也需要进行相应的调整和优化，以适应集群飞行的需求。
针对这一问题，我们提出了基于分布式控制和机器学习的解决方案，通过为每个“铁饼”无人机配备先进的传感器和计算单元，实现实时的环境感知和自主决策，利用机器学习算法对飞行数据进行训练和分析，不断优化控制策略和飞行路径，以实现更高效、更安全的集群飞行，这一方案有望为“铁饼”无人机在无人机集群领域的应用开辟新的道路。
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