单无人机在复杂密集的未知环境下执行目标搜寻任务时，仅依靠单体无人机视觉系统进行位姿估计存在随时间累积漂移，导致无人机无法准确自身定位的问题。同时，在复杂密集的障碍环境(如树林)下，依靠无人机的单目视觉系统，视野范围相当有限，对周围复杂密集障碍物的感知能力较弱，容易发生坠机等意外情况。基于主动视觉的无人机集群控制的研究，可实现复杂环境下的多机协同透彻理解及集群最优调度与控制。在多机连通的基础上，以有效的队形控制极大化对环境及自身状态的透彻理解，并建立状态估计的可信度模型，形成更为准确的环境障碍模型，反过来支撑安全高效的队形控制。分布式无人机集群将给军用和民用领域带来深刻的变革，提高社会生产效率。通过提升通信能力、设计更为鲁棒的无人机个体，同时利用强化学习、深度学习等技术提高无人机的智能程度，实现集群协作，将会赋能无人机集群的广泛应用。