在自然界中，鸟群能够轻盈地穿过丛林，灵巧地躲避错综复杂的枝桠；蜂群在空中保持复杂队形而不相互碰撞，这种灵活与协作的极致结合，一直是人类空中机器人技术的梦想。如今，我们的团队率先将这一梦想落地，将“森林里的鸟群”搬进了实验室与真实世界——打造出全自主微型空中集群机器人。

不同于传统依赖GPS定位或地面控制台的无人机，我们的系统完全脱离外部依赖，所有感知、决策与控制全部在机载完成。每个飞行单元仅巴掌大小，却搭载双目立体视觉、惯性测量、无线通信与高性能嵌入式计算平台，能够在纷乱未知的环境中自主探索、探测障碍、规划路径，并顺滑地穿越仅比机身略宽的空隙。这意味着，它可以进入森林、矿井、灾区等对人类和大型无人机“禁行”的区域，依然保持稳定机动。

在算法系统上，我们研发了一套高度集成的感知—决策闭环体系：视觉与惯性信息在机载计算机中融合为三维地图；轨迹规划器在毫秒级内联合优化飞行路径的空间形态与时间分配——这一“时空优化”技术使无人机能够在瞬息变化的环境中既避障又保持队形，并在多机协作时确保同一轨迹空间内安全无碰撞。通信模块则让每个成员能实时交换飞行轨迹，群体行为由各个智能体分布式生成，无需中央指令，个体损失也不会扰乱整体任务。

在仿真环境中，我们开展了大规模测试。结果表明，所提出的方法在多类复杂地形条件下均表现出稳定且高效的规划能力，能够平顺地穿越包含高度随机性障碍的森林区域及狭窄缝隙等典型挑战场景。与国际先进算法相比，本方法生成的轨迹在连续性与平滑度方面表现更优，减少了不必要的急剧转向与速度波动，从而提升了整体飞行的安全性与执行效率。

在真实环境验证环节中，我们选取了室外自然林区作为代表性测试场景，以全面评估系统在多尺度障碍分布与高密度环境下的适应性。试验中，多架微型空中机器人以编队形式依序穿越由紧密安置的竖直竹竿与交错斜插枝叶构成的复杂通道。每一单元在抵达窄口区域时，能够根据实时传感信息自主修正速度与轨迹，确保在毫米级安全裕度内避让障碍，并维持队形流畅前进，既避免与竹壁发生接触，又不影响其他成员的通行效率。整套流程在无外部定位及人工干预条件下，由机载感知、计算与控制系统全程闭环完成，充分体现了“体量微型化、功能体系化”的设计理念，实现了微型平台上的完整自主飞行能力。

未来，这项技术将在救灾与探测中发挥重大作用：在地震或火灾中，它们可以进入废墟、穿过碎片，快速定位幸存者；在生态勘察中，它们可以以最小干扰深入原始林区收集环境数据；在未来城市，它们或许是空中交通与物流网络的基础，穿梭于摩天大楼之间，完成配送与监测任务。我们的愿景是构建真正的“空中智慧群落”——它们无需人类实时操控，能自己看、自己想、自己飞；既能像鸟群一样优雅，也能像工程机器一样精准。随着技术持续迭代，这些微型空中机器人将把人类的触角延伸到更远、更危险、更复杂的空间，让探索与保护更安全、更高效、更智能。