无人机集群系统要实现相互间的协同，就必须确定无人机飞行之间逻辑上和物理上的信息关系和控制关系。蜂巢航宇针对这些问题而进行的体系结构研究，将无人机集群系统的结构和控制结合起来，保证无人机集群系统中信息流和控制流的畅通。集群控制算法不仅要保证多无人机之间能有效地进行协同，而且不依赖于无人机的数量，即无人机可以随时退出或者加入集群，而不会影响控制系统的整体结构。
通信网络技术
通信网络是无人机之间要通过数据链来共享信息，达到实时传递数据的效果。而这种共享信息，那可不是我们玩游戏“团战”时，队友之间简单的语言交流那么简单，而是建立一个庞大的数据链，实时共享各种信息，包括地形、风速、目标位置等等。在实战中，哪怕你只被一架无人机盯上，那么也就相当于被整个无人机群盯上。
控制算法与通讯技术的耦合
自适应协同技术
要求集群无人机成员能够做到根据共享信息感知彼此方位，自动协调，互相之间不撞在一起是最基本要求，能够根据形势步调一致，形成有利阵型则是更高的要求，任意一架无人机的退出或加入，都不会对系统组织结构带来影响，从而发挥更好的作业能力。
路径规划技术
编队控制技术
蜂巢航宇智能无人机巡检系统不仅为长距离带状应用场景提供最佳解决方案，也可满足行业定点范围内的精细巡检需求。整机展开、收藏、供电等自主完成。规划航线后可自主巡检，具备远程操控、多机协同作业，智能数据实时传输等功能，监测到的画面通过4G、5G/专网实时传给指挥中心，指挥室可以实时监测无人机巡检的情况。降低人员参与程度，在有序的规模化推广下提供出一种更便捷、智能的解决方案，真正实现全自主无人化作业。
蜂巢航宇无人机集群技术是智能的倍增，也就是要达到1+1大于2的效果。那么如何实现呢？就是利用无人机群庞大的数据分析与处理能力，打造一个共同的“大脑”，使整个系统高效运转，作战时实现自我判断，自主选择是否进行作业，何时、何种方式作业。
蜂巢航宇集群智能化系统具有“平台简单、高度协调、完全自主、群体智能”特点，可快速实现多种无人机单机和多机飞行任务，如悬停、航线规划、自主执行任务、数据实时传输等。已渗透侦察、安防等科技领域，而且也在农林环保、核安全应急、油气巡检、智慧城市、环境监测等国民经济发展中也有着广泛的应用。