在面对复杂多变的自然环境，如河流、湖泊等水域的浮桥桥头区域，无人机集群的精准定位与协同控制面临巨大挑战，由于水面反射、电磁干扰以及桥头结构的特殊性，传统GPS信号易受干扰，导致无人机在执行任务时出现定位偏差，甚至失控。
为解决这一问题，我们提出了一种基于视觉-惯性融合的无人机集群定位系统，该系统利用无人机搭载的高清摄像头和惯性传感器，通过图像识别和运动学分析，实现高精度的自主定位，在浮桥桥头区域，通过预先建立的地图模型和实时环境感知，无人机能够快速调整飞行姿态，保持队形稳定，并实现精准的协同作业。
我们还开发了基于机器学习的动态避障算法，使无人机在面对突发情况时能够迅速做出反应，确保安全飞行，这一系列技术的应用，为无人机在浮桥桥头等复杂环境下的高效、安全作业提供了有力支持。
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在浮桥的复杂环境中，无人机集群通过高精度GPS、视觉识别与实时通信技术实现精准定位和高效协同作业。
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