水下机器人公司询价咨询「瀚海蓝帆」

AUV不能实现无人自主指挥控制

目前，AUV虽然能进行路径规划、避障避碰、编队航行等简单智能行为，但受人工智能技术和智能控制系统发展水平限制，其智能化程度不足，自主决策能力较差，尚无法完全自主控制，同时受复杂水下环境等因素影响，水下自适应能力仍有待提升。尤其对于AUV系统，战场态势和作战规则复杂多变，智能AUV通过自主学习进化的过程比较缓慢，无法快速适应瞬息万变的水下战场环境。在无人参与指挥情况下，AUV不能实现完全无人自主指挥控制，作战灵活性较差。

多AUV协同智能化系统

多AUV协同智能化系统是由多个同构或异构智能无人子AUV系统组成的空间、时间、事件和功能分布的复杂系统。具有高度并行性、鲁棒性和协作性的多AUV智能系统已成为智能AUV发展的重要方向之一。该系统具备信息收集和环境认知能力，可借鉴人类在认知过程中的认知信息处理、复杂环境认知算法、基于认知的学习和推理方法等，感知、识别、理解其所处的水下环境。

智能化系统主要涉及自主控制、多源信息融合、水声通信、场景分割、目标检测与识别、导航、地图构建等多项关键技术，朝长航时、大深度、智能化、模块化、体系化、协同化等方向不断发展。多AUV协同智能化系统将突下通信和组网局限，通过水下传感器网络，从独立运作升级为与可其他平台协同完成复杂任务。

水下管道智能检测机器人

　　水下机器人的应用领域

　　可用于检查大坝、桥墩上是否安装以及结构好坏情况遥控侦察、危险品靠近检查水下基阵协助安装/拆卸船侧、船底物品检测(、海关)水下目标观察，废墟、坍塌矿井搜救等；搜寻水下证据(、海关)海上救助打捞、近海搜索；2011年水下机器人深能在6000米的海底世界，以每小时3至6公里的速度行走，前视、下视雷达给了它“好视力”，随身携带的照相机、摄像机和导航系统等，让它“过目不忘”。

波长的选择同等环境要素下(地表覆被等)重复轨观测(形变监测的

波长的选择

同等环境要素下（地表覆被等）重复轨观测（形变监测的“天然”要求）时，长波长可穿透植被冠层，甚至穿透部分地表，相干性受植被变化的影响较小，尽可能确保了有效观测（获取地表相位）的存在，这是“测量”的基础。从定量测量出发，理论上，SAR的波长决定了可测量形变场的梯度（此处暂不考虑重访周期）。由于相位混叠（phasealiasing）的存在，应用中为探测过大的变形，一般选择波长较长的SAR数据。以L波段传感器（日本的ALOS-2、阿根廷的SAOCOM以及未来德国的TanDEM-L和我国的TL-1号）为例，其波长约为24 cm，是C波段（6 cm）或X波段（3 cm）长的几倍，与C波段（Sentinel-1、RADARSAT-2等）和X波段（TerraSAR-X、COSMO等）相比，可探测大变形的能力胜过几倍。这种能力在植被较为密集地区的大变形测量中的优势尤为明显。