智能自主技术已应用到水下机器人智能自主技术已应用到水下机器人。2019年1月，美国兰德公司发布《推进自主系统发展—对无人航行器当前和未来技术的分析》研究报告，对无人航行器的自主能力发展现状进行了详细分析。DARPA新发布的“琵琶鱼”水下自主机器人，无需外部操纵和通信，仅通过自身传感器自主探测海底环境，实现自主水下定位、导航、搜索、避障和控制。智能AUV基于深度学习等的图像智能识
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智能自主技术已应用到水下机器人
智能自主技术已应用到水下机器人。2019年1月，美国兰德公司发布《推进自主系统发展—对无人航行器当前和未来技术的分析》研究报告，对无人航行器的自主能力发展现状进行了详细分析。DARPA新发布的“琵琶鱼”水下自主机器人，无需外部操纵和通信，仅通过自身传感器自主探测海底环境，实现自主水下定位、导航、搜索、避障和控制。
智能AUV基于深度学习等的图像智能识别技术，具有更的感知智能化水平。过去几十年中，人工智能、计算智能和神经网络展示了其在信号-图像分析、对象检测和模式识别等方面的强大能力。在智能AUV中装备的具有智能识别或控制决策能力的计算机系统，通过与神经网络结合，可以充分发挥逻辑推理能力强和神经网络鲁棒性好、学习功能强等优点，克服学习能力弱和容错能力差的缺点。
多波束系统和侧扫声呐的区别
多波束系统和侧扫声呐一样，都是通过测量海底地形地貌的起伏变化来探测目标的，适合探测沉船、集装箱、海底管线等外形特征明显，尺寸较大的目标。在复杂的海底进行探测时，侧扫声呐充分体现出其优越性，反向散射回波能详细体现目标的细节信息。多波束受其工作原理制约，分辨率不足以识别出类似的不规则目标，同时也无法将海底底质与目标底质的不同区别出来。多波束系统换能器通常固定安装在船体上，其探测分辨率受水深变化影响，而侧扫声呐的拖鱼可以根据需要调节入水深度，保证其贴近海底获得高分辨率的声学图像。因此在对小尺度目标的探测上，侧扫声呐比多波束系统往往具有更高的分辨率。
目标辐射噪声与回波强度大幅降低
目前，深海运载与作业技术装备朝实用化、综合技术体系化方向发展，功能日益完善。新型深海运载平台不断涌现，作业深度不断加深。发展多功能、实用化深海遥控潜水器、自治水下潜水器、载人潜水器和配套作业工具，实现装备之间的相互支持、联合作业、安全救助，能够顺利完成水下调查、搜索、采样、维修、施工、救捞等任务，已成为国际深海运载与作业技术的发展趋势。
目标辐射噪声与回波强度大幅降低。随着现代船舶工程技术的飞速发展，在过去三四十年内，舰船辐射噪声正以平均每年0.5～1.0dB的速度降低（图1），目前舰船的辐射噪声水平已经接近甚至海洋环境噪声。此外，消声材料技术的进步，也使得主动探测传统工作频段上的舰船回波强度降低了5～15dB。
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