荷兰与德国科研团队携手提出一种受蜜蜂启发的无人机导航策略——“蜜蜂导航”。该策略让体型极小的无人机也能像蜜蜂一样，即使远离家园，依然能成功返回。相关研究论文发表于新一期《自然》杂志。

在无法使用GPS的环境中，许多无人机需要自行导航。目前，大多数系统依靠构建详细的环境地图来实现这一点，但这需要消耗大量的计算能力和内存，使系统既昂贵又耗能高。

蜜蜂或许有一种更高效的解决方案，它们大脑很小却能在长途飞行后安然归巢。蜜蜂利用视觉运动线索，估算自己飞了多远、朝哪个方向飞，就好比在数自己的步数。遗憾的是，里程计自身会随着时间推移发生漂移，精度越来越低。正因如此，蜜蜂还须依靠视觉记忆，记住家等重要地点周围的样子。

凯发k8家对昆虫里程计的理解已相当深入，甚至已抵达神经元层面，但对视觉记忆依然不甚了解。为攻克这一难题，荷兰代尔夫特理工大学、瓦赫宁根大学及奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学的生物学家团队，提出了蜜蜂导航策略。

在该策略中，无人机首先在家园附近进行一次短暂的学习飞行。飞行期间，它采集环境的全景图像。随后，一个名为“Cyberzoo”的小型神经网络会处理这些图像，以估算归巢的方向与距离。

事实证明，这一方案非常有效，测距漂移并未妨碍成功的视觉归航。Cyberzoo让无人机从学习区域内的不同起点出发，进行4次飞行。仅凭3.4千字节数据的神经网络，无人机便能解读周围环境的全景图像，并估算出移动方向以及与家园的距离。借助估算的距离，无人机在远处时移动得更快，靠近家园时则放慢速度。在所有飞行中，无人机都成功回到家园。

在小规模室内归航实验成功后，团队又在更大的室内和室外环境中测试了完整的导航策略。在荷兰瓦尔肯堡无人谷无人机研究现场实验室的一次户外测试中，一架无人机飞行了600余米，依然仅凭一个42千字节的神经网络顺利返家。