据外媒报道，代尔夫特理工大学的研究人员展示了一群配备光学传感器的微型无人机，它们可以完全自主探索未知环境。这一微型无人机的灵感来源于昆虫群，它依赖于众多价格低廉、传感和计算技术相对有限的机器人，与单个大型无人机相比，这些机器人能够以更大的速度和效率探索较大的区域。

　　“实现群体探测的最大挑战在于无人机的个人智能水平，”参与该项目的博士生金伯利·麦奎尔说。

　　研究人员首先研究了无人机基本的飞行能力，然后设计了一种方法，以确保无人机不会撞到对方。为此，研究人员让每架无人机携带一个无线通信芯片，然后利用芯片之间的信号强度来避免碰撞，这种方法只需要很少的计算。该项目的主要研究者Guide de Croon解释：“由于它们非常小，所以它们只配备了最小的传感器。”。

　　据研究人员介绍，无人机具有由加速度计和陀螺仪组成的惯性测量单元、光学流量计算机鼠标传感器、以及激光，如微小的指向下方的用来测量无人机的水平速度的激光，另外四个测量到无人机四面的点距离的激光。研究人员解释说：“激光被设置成十字形，指向前方、后方、左侧和右侧。我们证明，利用这些传感器，无人机能够独自探索未知环境。”

　　同时，研究人员进行了实验项目，在项目中，对无人机配备了摄像头，并被部署在一个大约40×12米的室内办公环境中，办公室内有两个代表灾难场景中受害者的假人。研究人员说：“在实验中，‘救援’人员可以查看这些图像，看看环境中是否存在‘受害者’，以及受害者在哪里。”

　　在六分钟内，一群六架无人机就能探测到这座建筑的大约80％空间，这对于一架无人驾驶飞机来说是不可能的。此外若一架无人机发现了一名受害者，但由于硬件故障无法带回图像，那么另一架无人驾驶飞机将会捕获受害者图像并快速传回给救援人员。

　　研究人员说：“新导航方法的主要思想是将我们的导航期望降低到极致：我们只要求机器人能够导航回基站。通过让每个机器人遵循不同的首选方向，然后再让他们扩散到环境中。在探索之后，机器人将返回位于基站的无线信标。”

　　原则上，详细的地图非常方便，因为它们允许机器人沿着最佳路径从地图上的任何点导航到其他点。但是，在微型机器人上制作这样一张地图的成本太高了。虽然提出的错误算法导致路径效率较低，但其优点是可以在微型机器人上实现同样的目的。

　　据研究人员透漏，未来无人机可以通过机载处理探测到遇难者，并停留在那里发出大声鸣叫的声音，或可以发信号通知群中的其他无人机，并形成从遇难者到基站的链条，而救援人员可以跟随该链条。