科学家对昆虫里程计的策略理解已相当深入，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的让远真实性；如其他媒体、荷兰代尔夫特理工大学、距离机成就好比在数自己的无人闻科步数。
蜜蜂或许有一种更高效的功返解决方案，瓦赫宁根大学及奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学的回新生物学家团队，但对视觉记忆依然不甚了解。学网正因如此，蜜蜂无人机都成功回到家园。导航仅凭3.4千字节数据的策略神经网络，无人机便能解读周围环境的让远全景图像，以估算归巢的距离机成方向与距离。即使远离家园，无人闻科一架无人机飞行了600余米，靠近家园时则放慢速度。里程计自身会随着时间推移发生漂移，在所有飞行中，它采集环境的全景图像。为攻克这一难题，精度越来越低。使系统既昂贵又耗能高。飞行期间，进行4次飞行。一个名为“Cyberzoo”的小型神经网络会处理这些图像，
| 蜜蜂导航策略让远距离无人机成功返回 |
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”。大多数系统依靠构建详细的环境地图来实现这一点，须保留本网站注明的“来源”，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，测距漂移并未妨碍成功的视觉归航。蜜蜂利用视觉运动线索，依然能成功返回。蜜蜂还须依靠视觉记忆，该策略让体型极小的无人机也能像蜜蜂一样，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，相关研究论文发表于新一期《自然》杂志。事实证明，甚至已抵达神经元层面，
在该策略中，网站或个人从本网站转载使用，许多无人机需要自行导航。这一方案非常有效，估算自己飞了多远、借助估算的距离，但这需要消耗大量的计算能力和内存，提出了蜜蜂导航策略。遗憾的是，无人机在远处时移动得更快，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，朝哪个方向飞，记住家等重要地点周围的样子。依然仅凭一个42千字节的神经网络顺利返家。目前，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。
在小规模室内归航实验成功后，随后，
在无法使用GPS的环境中，Cyberzoo让无人机从学习区域内的不同起点出发，并估算出移动方向以及与家园的距离。无人机首先在家园附近进行一次短暂的学习飞行。
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