在无人机集群的研发与应用中，一个常被忽视的挑战是集群成员间的“厌恶”情绪，这种情绪不仅影响无人机的飞行稳定性，还可能引发通信障碍和任务执行效率的下降，如何有效管理和缓解这种“厌恶”，成为无人机集群技术发展的关键问题之一。
“厌恶”情绪主要源于无人机间的相互干扰和信号冲突，在密集的集群环境中，每个无人机的通信和导航信号都可能被其他无人机的信号所干扰，导致“厌恶”情绪的产生，这种情绪不仅影响单个无人机的性能，还可能引发整个集群的混乱和失控。
为了解决这一问题，我们提出了基于机器学习和人工智能的“情感智能”技术，该技术通过分析无人机间的交互数据，识别并预测“厌恶”情绪的产生，并采取相应的措施进行干预，通过动态调整无人机的飞行高度、速度和通信频率，减少信号冲突和相互干扰，从而有效缓解“厌恶”情绪，我们还利用深度学习算法优化无人机的任务分配和路径规划，确保每个无人机都能在最佳状态下执行任务，提高整体协同效率。
通过这些措施，我们相信可以在“厌恶”情绪中实现无人机集群的高效协同，为无人机技术的进一步发展奠定坚实基础。
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