在无人机集群的快速发展中，一个有趣而实际的技术挑战被称为“年糕效应”，这一现象指的是当多架无人机在密集环境中执行任务时，它们可能因为彼此间的接近而变得难以有效控制和协调，仿佛被粘在一起的年糕一般，这不仅影响了集群的灵活性和效率，还可能增加碰撞风险。
为了解决这一挑战，我们提出了基于“年糕感知与智能避让”的解决方案，通过集成先进的传感器和机器视觉技术，每架无人机都能实时感知周围环境及同伴的精确位置和速度，利用先进的算法如深度学习神经网络，无人机能够“理解”并预测其他无人机的运动趋势，从而提前规划避让路径，这就像给每架无人机配备了一个“大脑”，使其能在复杂环境中做出智能决策。
我们还引入了“年糕指数”这一概念，通过分析无人机间的相对距离和速度变化，动态评估并调整集群的紧密程度，确保既保持高效协同又避免“年糕化”风险。
通过这些技术手段，我们不仅解决了无人机集群的“年糕效应”，还进一步提升了其在实际应用中的安全性和效率，为未来无人机集群的广泛应用奠定了坚实基础。
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无人机集群的年糕效应挑战中，高效协同与避障关键在于智能算法优化和实时通信技术融合。
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