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智能AUV在对导航信息处理中引入人工智能技术实现智能导航的步

近代脑科学研究的进步促进了人工智能理论和技术的快速发展，也使以类脑的方式实现对人或动物认知导航机制的模拟成为可能，从而加快了在无人化平台发展中引入人工智能技术实现智能导航的步伐。智能AUV在对导航信息处理中引入了人工智能理论和技术，如认知科学等。例如，以认知导航具有的学习记忆、知识推理以及行为规划等智能导航信息处理能力为技术支撑，可以实现无人平台在自主选择的航迹上持续性自由行进，达到全自动化运行控制的目的。

智能化给人类发展带来了的机遇和挑战

智能化给人类发展带来了的机遇和挑战，我国已将智能机器人产业发展提升到国家战略层面。智能化无人系统以人工智能技术为基础，智能AUV是人工智能技术和无人系统平台全技术链条深入融合的一个典型代表。一些***的人工智能方法已经在水下无人平台的智能控制、自主运动、感知和导航中获得了广泛应用，各种智能算法和***技术的发展，将极大动智能AUV的发展。

鉴于AUV的发展趋势，人工智能技术将在AUV发展中扮演越来越重要的角色，也是我国在无人智能平台研发领域实现弯道超车的重要技术突破点。尤其对于水下战场，智能AUV的发展和体系化应用，将成为未来水下攻防体系的重要力量。

智能化机器替代人工成为大众化需求

在清洁服务市场，智能化机器替代人工已成为一个大众化需求。长期以来，传统清洁服务市场面临三个难题，一是劳动人口缺失，二是清洁标准提升，三是清洁服务需求日益增长，而解决这些难题的佳选项是清洁机器人。

家庭清洁服务收入低、高空清洁服务风险大、街道清洁服务时间长，越来越多工人舍弃清洁服务工作，选择外卖、快递等自由度高、工资高的工作，清洁员缺口巨大，劳动力短缺。另外，劳动力成本日益上涨，企业或雇主消费标准提高，清洁服务市场需要规范化、标准化。

清洁机器人的出现打破了清洁行业发展僵局，机器取代人工解放了劳动力，解决了因人工误差而导致的清洁效果时好时差的问题，并且无论是水下、高空还是街道的清洁需求，多功能的清洁机器人都可满足。

水声场矢量信号处理方法

矢量信号处理方法。水声场既有声压场，也有振速场，随着矢量水听器在工程上的日臻成熟，通过矢量水听器同时获取声压和质点振速矢量，为水声目标探测提供了更多维度上的目标声场特征。在自由场条件下，通过声场声压标量和质点振速矢量联合测量，可对声压、振速、振动加速度、位移、声波强度等特征进行单独或者组合检测，有效区分目标和噪声矢量场，从而达到提高目标探测能力的目的。矢量信号处理一直是水声领域备受关注的热点问题，国内外学者在矢量阵列高分辨方位估计、左右舷分辨、低频和甚低频检测等方面进行了深入研究并确定良好效果，根据研究表明，探测信噪比可提高 5～10dB；未来研究重点主要集中在运动多目标估计、非自由场条件下矢量处理等方面。