Có thể tự định hướng trong các khu rừng, các đường hầm hoặc những toà nhà bị hư hỏng, cỗ máy này có thể có giá trị lớn trong các hoạt động tìm kiếm và cứu hộ.

Các máy móc bay cỡ nhỏ đã khá phổ biến, và kỹ thuật định vị toàn cầu (GPS) cung cấp những người dẫn đường. Hiện tại, Ashutosh Saxena, trợ lý giáo sư về khoa học máy tính và nhóm của ông đang giải quyết một vấn đề khó khăn: làm thế nào để giữ “chiếc xe” khỏi đâm vào tường và những cành cây. Bộ điều khiển không phải luôn luôn phản ứng đủ nhanh, và tín hiệu vô tuyến có thể không vươn tới được tất cả vị trí robot đi tới.

Chiếc xe thử nghiệm là một quadrotor (mô hình bay 4 cánh quạt), một cỗ máy bay thương mại sẵn có, có kích thước của một cái bàn thẻ với bốn cánh quạt máy bay trực thăng. Saxena và nhóm của ông đã lập trình quadrotors để tránh các hành lang và cầu thang bằng cách sử dụng máy quay phim 3D. Nhưng trong tự nhiên, những máy quay này không đủ chính xác ở khoảng cách lớn để lập kế hoạch một tuyến đường xung quanh những chướng ngại vật. Vì vậy, Saxena đang xây dựng dựa trên các phương pháp mà ông đã phát triển trước đó, để biến một video camera hình ảnh phẳng thành một mô hình 3D của môi trường bằng cách, sử dụng các tín hiệu như: hội tụ các đường thẳng, kích thước bên ngoài của các vật tương tự nhau và vật nào là ở phía trước hoặc phía sau mỗi vật khác - cùng cách con người sử dụng để bổ sung cho tầm nhìn lập thể của mình một cách vô thức.

Hai sinh viên tốt nghiệp Ian Lenz và Mevlana Gemici đã huấn luyện các robot với hình ảnh 3D của các chướng ngại vật như là cành cây, các cái sào, hàng rào và các tòa nhà; máy tính của robot học các đặc điểm tất cả hình ảnh có điểm chung, như màu sắc, kết cấu, hình dạng và bối cảnh - ví dụ như một cành cây, được gắn vào một cái cây. Thiết lập các quy tắc để quyết định cái gì là một chướng ngại vật được đốt cháy bên trong con chip trước khi robot bay.

Trong chuyến bay con robot phá vỡ hình ảnh 3D hiện tại của môi trường thành những phần nhỏ dựa trên các ranh giới rõ ràng, quyết định những vật gì là các chướng ngại vật và tính toán một con đường vượt qua các chướng ngại vật này gần nhất có thể với con đường mà nó đã được ra lệnh để làm theo, liên tục điều chỉnh khi tầm nhìn thay đổi.

Nó đã được thử nghiệm trong 53 chuyến bay độc lập trong môi trường có nhiều chướng ngại vật và đã thành công trong 51 trường hợp, hai trường hợp còn lại thất bại do gió. Các kết quả được trình bày tại Hội nghị quốc tế về các hệ thống và robot thông minh tại Bồ Đào Nha, ngày 7 đến ngày 12 tháng mười.

Saxena lên kế hoạch nhằm cải thiện khả năng của robot đáp ứng với sự thay đổi môi trường như gió, và cho phép nó để phát hiện và tránh các vật di chuyển, giống như những con chim, với các mục đích thử nghiệm, ông đề nghị mọi người ném bóng tennis vào chiếc xe bay này.

Dự án được hỗ trợ bởi một khoản trợ cấp từ Cơ quan các dự án nghiên cứu tân tiến của Bộ Quốc Phòng (Defense Advanced Research Projects Agency).