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智能化是当前AUV技术的研究热点

智能化是当前AUV技术的研究热点，智能AUV的关键技术是人工智能技术。与智能化程度较低的AUV相比，高智能化AUV能够完成更复杂的任务，具备更广泛的作业范围以及更高的任务可靠性。

1957年，台真正意义的AUV?SPURV在美国华盛顿大学发明。经历半个多世纪发展，AUV技术逐渐成熟，不同功能和型号AUV在和民用领域得到了广泛应用。21世纪以来，AUV的自主控制和推进动力水平等不断提高，但其重要的技术瓶颈之一是智能化不足，智能型AUV已成为各国研究的重点和热点。

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。

水下的AxV则负责收集海底数据

在上层的AxV在收集海面数据的同时，它也会通过跟岸上的操控中心进行通信。此外，它还可以通过GPS导航（在水下不能工作），并通过偶尔运行燃料发电机为电池组充电。这样的发电机不能在水下工作，因为内燃机需要空气来“呼吸”。水下的AxV则负责收集海底数据，其完全依靠电池供电。当电池电量开始下降时，它会自动接近自己的伙伴。然后它启动发电机，开始给电池充电，而一直在水面上行驶的AxV则潜入水下代替它的位置。

水声目标探测技术向智能化方向发展

传统的水声目标探测，其目标性能受操作员的能力影响较大，有经验的操作员往往更容易检测判断出低信噪比背景下的目标。近年来，随着水下无人航行器（UUV）、水面无人艇（USV）等无人系统在水中逐渐应用，一方面，如何使无人系统在无人操作或者少人参与条件下自主探测并发现目标成为水声目标探测新问题；另一方面，伴随着以深度学习、和大数据等为代表的人工智能技术迅猛发展，也为水声目标探测技术向智能化方向发展提供了契机。