在街道环境中，无人机集群的部署和应用面临着前所未有的挑战，街道作为城市交通的动脉，其复杂多变的动态环境对无人机的飞行稳定性和协同控制提出了极高要求，如何确保无人机在密集的建筑群、行人和车辆间安全、高效地执行任务，是当前亟待解决的问题。
街道环境的障碍物密集，信号干扰大，这对无人机的定位和导航系统提出了更高精度要求，行人和车辆的随机移动性增加了避障的难度，要求无人机具备快速反应和灵活调整的能力，街道环境下的通信问题也不容忽视，如何保证在复杂电磁环境中，无人机集群间的通信稳定且高效，是确保任务成功执行的关键。
针对这些问题，我们提出了一种基于多传感器融合的街道环境感知系统，结合激光雷达、摄像头、GPS等多种传感器，提高对街道环境的精准感知和快速响应能力，采用先进的机器学习和人工智能算法，使无人机能够根据实时数据做出最优决策，实现高效协同和安全避障，我们还开发了专用的街道环境通信协议，确保无人机集群在复杂电磁环境下的稳定通信。
街道环境下的无人机集群发展需要综合考虑技术、安全和法规等多方面因素，通过技术创新和优化策略，实现高效协同与安全避障，为城市智慧化建设提供有力支持。
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无人机集群在街道环境中，通过智能算法与传感器融合实现高效协同和安全避障。
在街道环境中，无人机集群通过实时数据共享、智能路径规划和避障算法实现高效协同与安全飞行。
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