在无人机集群的快速发展中，控制工程作为其核心技术之一，面临着前所未有的挑战，特别是在复杂多变的环境中，如何确保每个无人机都能准确、迅速地响应并执行任务，成为了一个亟待解决的问题。
我们需要考虑的是环境感知的准确性，在复杂环境中，如城市高楼林立、电磁干扰严重等，如何提高无人机的环境感知能力，使其能够实时、准确地获取周围信息，是提升控制精度的关键，这需要结合先进的传感器技术、图像处理算法以及机器学习算法，以实现更智能的自主导航和避障。
控制策略的优化也是关键，在无人机集群中，各无人机之间的协同控制需要高效、稳定的通信网络支持，基于控制理论的算法设计，如分布式控制、一致性控制等，能够使无人机集群在面对突发情况时，能够迅速调整策略，保持整体稳定性和任务执行效率。
我们还需要关注控制系统的鲁棒性，在复杂环境中，控制系统必须具备足够的抗干扰能力，以应对各种不确定因素，这需要我们在设计阶段就充分考虑各种可能的风险因素，并通过仿真测试进行验证和优化。
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利用AI算法与多无人机协同技术，实现复杂环境下无人机的智能高效控制。
通过多智能体协同控制算法与实时环境感知技术，实现无人机集群在复杂环境下高效自主导航。
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