​​无人机协同避障航迹规划是实现多机高效协作与安全飞行的核心技术，其核心在于通过算法优化、传感器融合和实时决策，确保无人机群在复杂环境中动态避障并完成任务。​​ 关键亮点包括：​​分布式计算提升实时性​​、​​多模态感知增强环境适应性​​、​​智能算法优化协同效率​​。

1. ​​算法优化与协同策略​​
   主流算法如模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）通过分布式计算实现实时航迹调整。例如，MPC将避障问题转化为滚动优化问题，结合时空约束生成安全路径；强化学习则通过模拟训练让无人机自主适应动态障碍。多机协同需平衡全局规划与局部避障，如采用“领导者-跟随者”模型，由长机规划主航迹，僚机通过势场法实时避障。

2. ​​多传感器融合与感知技术​​
   激光雷达（LiDAR）和视觉SLAM是避障的核心传感器。LiDAR提供高精度距离检测，但成本较高；视觉方案依赖深度学习（如YOLOv7），可识别动态障碍但受光照影响。融合多源数据（如红外+毫米波雷达）能提升鲁棒性，例如通过卡尔曼滤波整合不同传感器的障碍物坐标。

3. ​​实时性与算力挑战​​
   边缘计算和5G传输技术可缓解算力瓶颈。将部分计算任务卸载至边缘服务器（如航迹预测），无人机仅执行轻量级避障决策。实验表明，基于ROS的分布式框架可将10架无人机的规划延迟控制在50ms内。

​​未来，无人机协同避障将向“仿生集群”和“人机协同”方向发展​​，如借鉴鸟群避障行为优化算法，或通过数字孪生技术预演复杂场景。开发者需关注算法可解释性，确保安全合规。