在徒步径的探索与保护中，无人机集群技术展现出前所未有的潜力，如何在复杂多变的自然环境中，如崎岖不平的山路、茂密的林间小道，实现高效路径规划和协同避障，是当前面临的一大挑战。
针对这一问题，我们提出了基于机器学习和深度强化学习的路径规划算法，通过分析大量徒步径数据，算法能够学习并预测最优路径，同时结合实时环境感知，实现动态避障，我们引入了多无人机间的通信与协作机制，确保在复杂环境中各无人机能够相互通信、共享信息，共同优化整体路径。
这种结合了人工智能与通信技术的解决方案，不仅提高了无人机集群在徒步径中的自主性与效率，还为徒步径的监测、保护与科学研究提供了新的视角和工具，随着技术的不断进步，无人机集群将在徒步径的探索与保护中发挥更加重要的作用。
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无人机集群在徒步径中通过智能算法与实时通信，实现高效路径规划及协同避障。
在徒步径中，无人机集群通过集成先进算法与实时通信技术实现高效路径规划及协同避障策略。
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