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所研发的无人机集群由微型无人机组成，通过其机载可见光、红外、惯导等多传感器融合，实现卫导拒止场景下三维、复杂、未知环境的无人机全自主定位、建图、规划、导航、目标识别、跟踪、打击。在城市、街巷、楼房内部、地下等三维、复杂、未知环境，所研发的无人机集群能够在有电磁干扰的情况下，全自主完成侦查、打击等任务，且无需任何无线通信进行遥控操作，传统的反无人机手段对其干扰效果有限。

传统的微型无人机集群具有依赖卫星定位信号进行定位导航、依赖良好的无线通信进行遥控操作等限制，因此只适用于近距离、无电磁干扰的开阔天空环境，当敌方阵地存在强电磁干扰的情况下无法正常工作，也无法在城市、街巷、楼房内部等卫导拒止的复杂未知环境进行工作。 所提出的微型无人机集群仅需通过机载摄像头、惯导等传感器进行全自主融合定位、导航、规划与地图构建，不依赖任何卫星定位信号，不需要任何无线通信进行遥控，并且能够进入城市、街巷、楼房内部、掩体内部进行全自主目标搜索与打击，无需事先建立环境地图。由于不依赖卫导信号以及无线通信，传统反无人机手段无法对其进行有效拦截。

可适配现有蜂群、巡飞弹、查打一体无人机、无人车等各类平台，可广泛运用于反步兵、反器材、城市作战等多种场景，搭载该系统的无人机、无人车能够在无GPS、无通信、存在电磁干扰的任意三维空间中自主飞行、搜索、打击，适用环境包括高空、低空、建筑物内部等三维复杂环境，且无需事先建立环境地图以及部署任何基础设施。同时，该系统可支持在电磁干扰环境下，无人机集群对无人机集群的对抗与反制。

团队核心成员由清华大学、哈尔滨工业大学等高校机器人、人工智能领域专家组成，有丰富的大型机器人系统、人工智能平台等研发量产经验。曾参与多款军工、消防机器人的设计研发，与清华大学以及哈尔滨工业大学的机器人相关实验室保持着紧密的科研合作，在全自主无人机集群方面具有极强的总体设计能力与全栈算法研发能力。其自主研发的AI算法可支持无人机集群在复杂三维场景中的自主定位、建图、导航等全自主移动能力；其视觉为主与多传感器融合的算法方案能够让无人机集群等系统在卫导拒止以及无线通信中断的情况下依然自主稳定执行探索、侦察、目标识别、跟踪与精准打击等任务。

已投入经费接近千万元，预计需再投入1-2千万元进行产品化。

可开放式地讨论各种不同的合作模式。