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
模块化水下机器人研发
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。
AUV主要用于开展海洋调查、水下测绘、目标探测识别及情报搜集
目前，AUV主要用于开展海洋调查、水下测绘、目标探测识别及情报搜集与侦察等一些基本任务。随着人工智能技术和AUV平台的深度融合，对智能AUV的研究将得到进一步深化和拓展。
人工智能技术在诸多领域取得了突破性成果，并促进智能AUV向类型多样化、功能扩展化的方向发展。有关文献提出了将无人平台智能水平划分为5个等级，描述了各等级的作业能力、任务内容等，明确了各等级间演进的关键技术以及功能差异，对智能装备技术水平作了较好界定。
InSAR应用是从有效探测(detection)开始的
InSAR应用是从有效探测（detection）开始的，在此基础上才有定量测量（measurement），再由连续观测构成不同精度水平的监测（monitoring）。在这一过程中，与SAR数据相关的有两个重要因素需要考虑，一个是的波长（工作频率），另一个是空间分辨率。实质上，这也构成了对地观测时候的“采样频率”，一个是可量测能力方面的（两次观测期间相邻点间相位梯度不超过四分之一波长），另一个是形变场空间梯度方面的（空间分辨率越高，同等波长下分解高相位梯度的能力越强）。
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