9游会同时，研究团队设计了一套高效的实时反馈机制，使得无人机能够在任务执行的关键节点通过对话报告自身状态、寻求用户确认，大大提高了复杂任务执行的稳定性和安全性。在实际任务执行中，可根据感知信息和任务目标，动态调整无人机飞行路径和观测位姿，尝试从不同角度和位置感知周围世界，逐渐降低环境中的不确定性，实现高效的信息采集和任务执行9游会。研究团队还依托无人机平台设计了夹index=5 level=2 style=font-family: 宋体, SimSun; font-size: 16px; margin-bottom: 10px; line-height: 2em;>

　　index=5 level=2 style=font-family: 宋体, SimSun; font-size: 16px; margin-bottom: 10px; line-height: 2em;等末端执行器，将传统无人机拓展为“飞行机器人”，具备抓取能力9游会。同时构建了异构无人机集群协同控制机制9游会，结合环境感知反馈，实时调整无人机编队的飞行状态，使集群分工执行区域搜索、目标定位和抓取等任务。

　　据悉，大模型自主无人机集群是研究团队将生物智能“思维计算—实体控制—环境感知”的三元交互模式应用于自主智能体的一次成功尝试，依托大语言模型、无人机平台和多种传感器，实现对话交互、主动感知和自主控制，对安防巡检、灾害救援、空中物流等index=6 level=2 style=font-family: 宋体, SimSun; font-size: 16px; margin-bottom: 10px; line-height: 2em;>