让机器人具备视觉是一个很重要的目标，但要达到此目标却困难重重。很多技术采用多个摄像头来产生人类熟悉的画面，随后利用计算机的运算能力以各种方式简化画面（例如，找寻物体的边缘），并将信息传输给机器人（就是告知机器人不要撞上那个边缘）。
达里奥·佛兰里诺是瑞士联邦洛桑高等工业大学的员工，采用了一种不同的画面简化方式。如果要简化画面，就在画面信息处理的第一步对画面进行简化。达里奥·佛兰里诺博士研究了自然界的一组动物——昆虫；机器人制造厂商为了模仿昆虫视觉产生方式，一直致力于对昆虫进行研究。按照达里奥·佛兰里诺及其同事在《皇家学会界面》杂志上的报道，他们研制的人工视觉就是模仿了昆虫复眼。
昆虫眼睛由数千个被称为小眼的六方柱体组成，每个六方柱体利用一个透镜将光线聚集在一个透明管底部的感光细胞，这个透明管被称为感杆束。昆虫复眼的分辨能力比不上脊椎动物的单透镜眼睛，但在识别运动物体方面，昆虫复眼的性能要好很多。在这个世界里，昆虫是众多动物的食物，对昆虫而言，任何运动物体都可能是一种危险。同样地，对一只处于移动状态的动物而言，它周围世界看起来也处于运动之中。感杆束的运动物体探测技能被用于分析这种视动现象。
达里奥·佛兰里诺博士制造的人工感杆束的重量仅为两毫克；每个人工感杆束有一个微型聚合物镜片，该镜片通过一个透明玻璃叠片将光线聚集在一个三个光电探测器组成的等边三角形阵列。透明玻璃叠片配有阻光墙，能阻止光线流向临近玻璃叠片；因此，达里奥·佛兰里诺博士研制的人工感杆束与昆虫的感杆束一样，能组合成复眼。
自然感杆束通过一种被称为“光流”现象来探测运动物体。“光流”现象是指在昆虫处于实际运动状态时，在视野范围内，运动物体的呈现方式；例如，临近物体的速度比距离稍远的物体的速度要快（想象一下，在移动的火车里，从火车窗看外面的物体）。从在视野之内，从某个角度靠近的掠食动物与其他物体有着明显对比，很容易被昆虫发现。
将“光流”原理运用之无人机上，早就不是新事物，但达里奥·佛兰里诺博士的运用方式却肯定是新事物。之前的各种运用方式要么采用标准摄像头（尽管是微型的），但要找出物体的边缘，就会遇到初始化复杂的难题，要么是使用不先进的感杆束，只能在某个时间里，检测一个方向的的光流（从左至右、从上至下、从近至远）。
旧式感杆束通过与周围物体对比，来分析自身与相对物体的轴向运动。将与多个物体对比的结果综合分析，对正各个运动方向，就能对视野范围内的某个光流进行全面分析。与之相比较，达里奥·佛兰里诺博士研制的感杆束结构不同，每个小眼内的三角探测器顶点能与相邻的探测器进行配对，总共可以形成三对，相互成120度。在视野范围内，只要有事物朝着自己的方向飞来，一个单独小眼就能（通过精细的计算）以光流方式跟踪所有移动物体。达里奥·佛兰里诺的团队对新复眼进行了测试：在一间墙上有着图案的房间里，测试人员旋转着测试复眼，或者将一个箭头系在轮式平台上，以类似走下有图案的楼梯方式来测试复眼。测试人员对人工复眼的输出数据进行了检测，并与他们的设想的计算结果进行了对比，同时考虑了墙和复眼的当时移动速度。实际结果和计算结果十分吻合，人工复眼达到了设计预期要求。这意味着只要处理复眼信号的算法得到完善，人工复眼完全能够装配到地面行走机器人体内，用作机器人导向设备。
人工复眼在无人机的测试也将展开。无人机人工复眼的测试受制于处理信息电脑的重量，如果能使用微型化电脑，研究人员就在无人机研制上迈出了重要的一步，让无人机能感知其飞行方向。
