在探索复杂地形如沼泽时，无人机集群的自主导航与避障能力面临巨大挑战，沼泽地区地形多变，植被茂密，且存在大量不可预测的障碍物如泥潭、水坑等，这对无人机的飞行稳定性和路径规划提出了极高要求。
为解决这一问题，我们采用了一种基于机器视觉与深度学习的智能避障算法，该算法通过无人机搭载的高清摄像头实时捕捉周围环境图像，并利用深度学习模型对图像进行快速分析，识别出潜在障碍物如高草、树丛等，结合GPS和惯性导航系统提供的位置信息，算法能精确计算无人机的位置和速度，实现动态避障。
我们还开发了针对沼泽环境的特殊飞行模式，如低空慢速飞行、悬停等待等，以适应沼泽地区复杂多变的飞行条件，这些技术措施有效提升了无人机集群在沼泽地区作业的效率和安全性，为未来在复杂环境下的无人机应用提供了重要参考。
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沼泽环境下的无人机集群，通过集成高精度传感器与智能算法实现高效避障和精准作业的协同解决方案。
沼泽环境挑战重重，无人机集群通过先进传感器与智能算法实现高效避障和精准作业。
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