荷兰与德国的科研团队合作提出了一种受蜜蜂启发的无人机导航方案——"蜜蜂导航"。该方案使微型无人机也能像蜜蜂一样，即便远离巢穴也可顺利返航，相关成果已刊发于最新一期《自然》杂志。
在无法依赖GPS的环境下，无人机需具备自主导航能力。当前主流方案依赖构建精细的环境地图，但这对计算资源和内存的消耗极大，导致系统成本高、能耗大。
蜜蜂或许提供了一种更为高效的思路——它们脑容量极小，却能在长途飞行后准确归巢。蜜蜂通过视觉运动线索来推算飞行距离与方向，类似于"数步数"。不过，这种里程计会随时间产生累积漂移，精度逐渐下降。因此，蜜蜂还需借助视觉记忆，记住巢穴等关键地点周围的景象。
目前，科学家对昆虫里程计已有深入认知，甚至深入到神经元层面，但对视觉记忆机制仍了解有限。为突破这一瓶颈，来自荷兰代尔夫特理工大学、瓦赫宁根大学以及德国奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学的生物学家团队，提出了"蜜蜂导航"策略。
该策略中，无人机先在巢穴附近进行一次短时学习飞行，采集周围环境的全景图像。之后，一个名为"Cyberzoo"的轻量神经网络对这些图像进行处理，从而估算出返巢的方向和距离。
实验结果表明该方案十分有效，测距漂移并未影响视觉归航的成功率。Cyberzoo驱动无人机从学习区域内的不同起点出发，共完成4次飞行。仅依靠3.4千字节的神经网络，无人机便能解析周围环境的全景图像，估算出移动方向及与巢穴的距离。借助距离估算，无人机在远离巢穴时加速飞行，接近时则减速。四次飞行均成功返回巢穴。
在室内小规模归航实验取得成功后，团队进一步在更大的室内及室外环境中验证了完整导航策略。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，一架无人机飞行超过600米，仍仅凭一个42千字节的神经网络成功返家。