在街道环境中，无人机集群的协同避障是确保飞行安全与效率的关键挑战，街道布局复杂多变，包括交叉路口、建筑物、行人和车辆等动态障碍物，这要求无人机具备高精度的环境感知能力，街道空间有限，无人机需在密集环境中保持相互间的安全距离，避免碰撞，实时动态调整飞行路径以适应突发情况，如行人突然闯入或车辆紧急变道，对算法的灵活性和响应速度提出了极高要求。
为解决这些问题，我们提出了一种基于深度学习和强化学习的协同避障策略，通过深度学习模型对街道环境进行精确建模，并结合强化学习算法使无人机在遇到障碍时能够快速做出最优决策，引入通信技术实现无人机间的信息共享和协同规划，确保整个集群的高效、安全飞行，这一策略不仅提升了无人机在复杂街道环境中的自主性，也为未来城市空中交通的智能化发展奠定了坚实基础。
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