在街道环境中，无人机集群的协同作业面临诸多挑战，如建筑物、行人和车辆的复杂交互，以及有限的飞行空间，为了确保无人机在街道中安全、高效地执行任务，我们需要提出并解决以下问题：
1、多源信息融合：如何有效整合来自无人机自身传感器（如GPS、摄像头、雷达）和外部信息（如街道地图、实时交通数据）的多元信息，以实现精准的避障和路径规划？
2、动态环境下的协同决策：在街道中，环境变化迅速且不可预测，如何让无人机集群能够快速响应并协同调整飞行策略，以避免碰撞并保持队形稳定？
3、隐私与安全：在街道上空飞行时，如何确保无人机集群的行动不会侵犯个人隐私，同时又能有效防范非法入侵和干扰？
针对这些问题，我们正在研究基于深度学习的多模态感知算法，以及基于强化学习的动态决策系统，这些技术将帮助无人机集群在复杂街道环境中实现高效、安全的协同作业。
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在复杂街道环境中，无人机集群需采用智能协同避障策略与实时数据共享技术来高效应对障碍物挑战。
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