在白果林这一复杂环境中，无人机集群的精准定位与高效避障成为了一个亟待解决的问题，白果林因其茂密的树冠和密集的果实分布，为无人机提供了丰富的障碍物和干扰源，这极大地增加了无人机在执行任务时的难度。
为了实现精准定位，我们采用了基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，结合白果林特有的颜色和形状特征，构建了高精度的环境地图，通过机器学习算法对白果进行识别和分类，为无人机提供实时的障碍物信息。
在避障方面，我们设计了一套动态的路径规划算法，该算法能够根据白果林的实时环境信息和任务需求，实时调整无人机的飞行路径和高度，确保在复杂环境中也能安全、稳定地飞行，我们还引入了多无人机间的协同控制技术，通过无线通信实现无人机间的信息共享和协同避障，进一步提高了整个无人机集群的作业效率和安全性。
通过这些技术手段的应用，我们成功实现了在白果林中无人机集群的精准定位与高效避障，为农业、林业等领域的无人化作业提供了有力的技术支持。
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