在更複雜的環境中實現群集的自主相對定位，可以採取以下措施：
多模態感測器融合：在複雜環境中，單一感測器可能無法提供足夠的資訊。通過融合多種感測器數據（如UWB、IMU、視覺和激光雷達），可以獲得更全面的環境信息，從而提高定位的可靠性。
強化學習和智能算法：利用強化學習和其他智能算法，讓機器人能夠在不斷變化的環境中學習和適應，這樣可以提高其自主定位的能力。
分散式計算架構：實施分散式計算架構，讓每個機器人能夠獨立進行計算和決策，這樣可以減少對中央控制的依賴，並提高系統的靈活性和穩定性。
動態路徑規劃：在複雜環境中，機器人需要能夠動態規劃路徑以避開障礙物。通過實施即時路徑規劃算法，機器人可以在運行過程中不斷調整其路徑，從而保持相對定位的準確性。
環境建模：建立環境的3D模型，並利用該模型進行相對定位。這樣可以幫助機器人更好地理解其在環境中的位置，並提高定位的精度。