在无人机集群的复杂飞行环境中，自主避障技术是确保其安全、高效运行的关键，传统方法多依赖于传感器融合、机器学习等手段，但这些方法在面对高度动态、非结构化环境时，往往存在计算量大、反应迟缓等问题。
将免疫学原理引入无人机集群的自主避障中，或许能提供新的视角，可以借鉴免疫系统中的“抗体-抗原”反应机制，设计出一种基于“危险识别-反应规避”的智能算法，这种算法能够使无人机在感知到潜在威胁时，迅速生成相应的“抗体”（即避障策略），并执行规避动作，从而有效应对复杂多变的飞行环境。
免疫系统的自组织、自学习和自我修复能力也为无人机集群的协同控制和故障恢复提供了灵感，通过模拟免疫网络中的信息传递和交互过程，可以提升无人机集群的协同作业能力和对突发事件的快速响应能力。
将免疫学原理与无人机集群技术相结合，不仅有望解决当前自主避障技术的局限性，还可能为无人机集群的未来发展开辟新的方向。
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