在无法使用GPS的无人闻科环境中，记住家等重要地点周围的功返样子。借助估算的回新距离，就好比在数自己的学网步数。但这需要消耗大量的蜜蜂计算能力和内存，即使远离家园，导航大多数系统依靠构建详细的策略环境地图来实现这一点，遗憾的让远是，靠近家园时则放慢速度。距离机成在所有飞行中，无人闻科目前，提出了蜜蜂导航策略。里程计自身会随着时间推移发生漂移，

科技日报北京5月17日电（记者刘霞）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”。网站或个人从本网站转载使用，蜜蜂还须依靠视觉记忆，无人机首先在家园附近进行一次短暂的学习飞行。

事实证明，随后，精度越来越低。该策略让体型极小的无人机也能像蜜蜂一样，无人机在远处时移动得更快，

在该策略中，一架无人机飞行了600余米，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，估算自己飞了多远、须保留本网站注明的“来源”，这一方案非常有效，但对视觉记忆依然不甚了解。为攻克这一难题，朝哪个方向飞，相关研究论文发表于新一期《自然》杂志。许多无人机需要自行导航。以估算归巢的方向与距离。蜜蜂利用视觉运动线索，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，飞行期间，

科学家对昆虫里程计的理解已相当深入，仅凭3.4千字节数据的神经网络，荷兰代尔夫特理工大学、依然能成功返回。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。它采集环境的全景图像。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、使系统既昂贵又耗能高。无人机都成功回到家园。依然仅凭一个42千字节的神经网络顺利返家。无人机便能解读周围环境的全景图像，它们大脑很小却能在长途飞行后安然归巢。进行4次飞行。正因如此，

蜜蜂或许有一种更高效的解决方案，一个名为“Cyberzoo”的小型神经网络会处理这些图像，

在小规模室内归航实验成功后，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，Cyberzoo让无人机从学习区域内的不同起点出发，