El empleo de vehículos aéreos no tripulados (VANT) ha facilitado enormemente la vida de los humanos. Debido a la fabricación masiva de VANT de consumo y al apoyo de la investigación científica relacionada, ahora se pueden utilizar en espectáculos de luces, búsquedas y rescates en la jungla, mapeo topográfico, monitoreo de desastres y transmisión de eventos deportivos, entre muchas otras disciplinas. Algunas aplicaciones tienen requisitos más estrictos para la capacidad de posicionamiento autónomo de los grupos de VANT, requiriendo que su precisión de posicionamiento esté dentro del rango cognitivo de un humano o máquina. El Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) es actualmente el único método que se puede aplicar de manera directa y consistente al posicionamiento de VANT. Incluso con un GNSS confiable, la agrupación a gran escala de drones podría fallar, resultando en un bombardeo de grupos de drones. Como un tipo de sensor pasivo, el sensor visual tiene un tamaño compacto, un bajo costo, una gran cantidad de información, una fuerte autonomía posicional y fiabilidad, y alta precisión de posicionamiento. Esta tecnología de navegación automatizada es ideal para enjambres de drones. La aplicación de sensores visuales en la tarea colaborativa de múltiples VANT puede evitar eficazmente la interrupción de la navegación o la deficiencia de precisión causada por factores como la obstrucción del campo de visión o la limitación de altura de vuelo de un solo sensor de VANT y lograr un posicionamiento y navegación grupales en áreas extensas en entornos complejos. Este documento examina el posicionamiento visual colaborativo entre múltiples VANT (posicionamiento y navegación autónoma de VANT, fusión de mediciones colaborativas distribuidas bajo topología dinámica de clústeres, y navegación grupal basada en control de comportamiento activo y fusión distribuida de información de detección dinámica de múltiples fuentes). Se comparan y evalúan las limitaciones actuales de la investigación, y se anticipan y estudian los problemas más urgentes que deben abordarse en el futuro. A través del análisis y la discusión, se ha concluido que el empleo integrado de las metodologías mencionadas ayuda a mejorar las capacidades de posicionamiento y navegación cooperativa de múltiples VANT durante la negación de GNSS.