Durante el tiempo de la investigación, se ejecutó pruebas exhaustivas en simulación virtual, ya no se pudo hacer las pruebas físicas debido al huracán María que dañó nuestras instalaciones. Los algoritmos cuales fueron probados fue las de búsqueda de líneas, búsqueda de estrellas y Zig-Zag. Al final, llegaron a la conclusión de que el mejor algoritmo de búsqueda era Zig-Zag, ya que demostró mejoras significativas en el código base.

Este algoritmo consiste en una serie de líneas paralelas. Esta es una forma simple pero efectiva de cubrir el terreno y buscar elementos. En la investigacion, se crearon diez waypoints, cada uno de los cuales representa una esquina en el patrón de búsqueda lineal. Cada waypoint se establece mediante el cálculo de la ubicación de búsqueda del swarmie en función de su ubicación actual, dependiendo del waypoint. Cada waypoints par representan las líneas paralelas que cubren el ancho de la pista, mientras que los waypoints impares representan la conexión entre las líneas paralelas.

Este tipo de búsqueda proviene de algoritmos genéticos. Como no se pudo implementar el concepto completo de que cada swarmie pudiera comunicarse entre sí y notificando donde hay una mayor probabilidad de ser recogido, intentaron diseñar un concepto que pudiera simular la mayor cantidad en el recogido.

Este algoritmo cubre la mayor parte del área del cuadrado en un movimiento Zig-Zag. Debido a la persistencia y simetría de este algoritmo, solo se necesitan dos ángulos para poder replicar este patrón. Los dos ángulos fueron 3π / 4 y 5π / 4. En la implementación, solo se modificó el controlador de búsqueda en el paquete comportamientos. Sin embargo, para hacer este algoritmo, hicieron diecisiete waypoints. Primero, se comenzó por asegurarse de llegar lo más cerca posible a una esquina. Entonces, a partir de ahí, se comenzó a hacer el algoritmo de búsqueda Zig-Zag; desde la parte superior, hasta el final.