Inspirados en el comportamiento de las poblaciones animales en la naturaleza, proponemos un nuevo algoritmo de exploración basado en el vuelo de Lévy (LF) y el campo potencial artificial (APF). El agente se extiende al nivel de enjambre utilizando el método APF a través del entorno de búsqueda LF. Los líderes virtuales generan pasos en movimiento para explorar el entorno a través del mecanismo LF. Para lograr un movimiento libre de colisiones en un entorno desconocido y restringido, se establece un mecanismo de seguimiento de enjambre, que requiere que los agentes sigan al líder virtual para llevar a cabo el LF. El método propuesto, que combina las ventajas del LF y el APF, logrando el efecto de agrupamiento en un entorno de exploración, no depende de sensores complejos para etiquetar el entorno, memorizar o de un gran poder de cómputo. Los agentes simplemente realizan comportamientos de búsqueda elegantes y eficientes, como criaturas naturales que se adaptan al entorno y cambian de formaciones. El método es especialmente adecuado para el entorno de exploración de agrupamiento camuflado de robots biónicos como drones de aleteo. Se llevaron a cabo experimentos de simulación y experimentos en el mundo real con robots E-puck2 para evaluar la efectividad del algoritmo LF-APF propuesto.