目前無人機避障系統通常需要20到40毫秒處理周圍環境的變化，對于躲避建筑或者其他靜態障礙物來說已綽綽有余，但對鳥類或其他動態障礙物，無人機便顯得無能為力。為此，蘇黎世大學研究團隊改進了現有無人機性能，通過增強算法將避障處理時間縮短至3.5秒。最關鍵的改進措施是，使用了一種動態視覺傳感器，即“事件相機”（Event Camera）。該相機并不會分析處理場景中的每個影像，在探測到畫面有物體移動時，才對光線強度的變化做出響應。對于非移動影像，“事件相機”將保持靜止（Silent）工作狀態，從而減少處理工作量并加快響應時間。

在“事件相機”基礎上，該團隊還調整了無人機的算法，不僅能觀測到所有影像的運動狀態，還可以實時調整無人機飛行姿態。首輪僅開展“事件相機”測試，團隊成員向相機投擲了各種物體，并根據物體的尺寸大小和投擲的距離不斷調整算法，最終將準確度提高為81%至97%。

團隊分析了所有運動狀態，然后團隊在無人機上掛載相機并進行重復測試。最終，無人機成功躲過90%的運動障礙物，包括離無人機3米遠的地方扔出的一個籃球，該藍球以10米/秒的速度撞向無人機。

如果無人機的算法能測算物體尺寸，使用一臺相機已足夠。但如果不知道障礙物尺寸，需要使用兩臺相機來測量動態障礙物并做出適當響應。蘇黎世大學研究團隊的最終目標是，希望無人機能夠像人類操控的無人機，具有高度的機動性