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我国自主研发的智能auv已在海洋环境观测和资源调查等领域得到

美国uuv发展呈现“自主化”、“模块化”、“智能化”和“多用途化”的发展趋势。研究计划局darpa和不断推进uuv等水下无人系统及相关技术的研发和---应用，将remus、seahorse、“沙鲨”等系列auv用于扫雷、侦察、情报搜集和海洋探测等任务，推动了水下无人---能力不断发展，成为一种新型---平台和海上力量倍增器。

我国自主研发的智能auv已在海洋环境观测和资源调查等领域得到应用，但在某些领域与国际上仍有一定差距。例如，标准化有利于提高产品竞争力、降低生命周期成本、提高系统的互操作性，国内有关无人智能技术基础标准、生产技术标准、检测标准、作业技术标准以及应用和管理保障标准等均处于空白状态，无人智能技术标准化组织体系尚待建立。

智能auv在对导航信息处理中引入-技术实现智能导航的步

近代脑科学研究的进步促进了-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-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-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。

仿鱼水下机器人控制理论和方法、系统构成和实现提供有力支撑

近年来，仿生技术、控制技术和材料技术的发展为仿鱼水下机器人控制理论和方法、系统构成和实现提供了有力支撑。仿鱼类auv研制涉及机构仿生、感知仿生、控制仿生、智能仿生等关键技术，通过综合应用机械、电子、传感、控制、材料等学科成果，研究其推进机理和流线型结构以提高平台机动性能。基于仿生技术的智能auv具有流体扰动小、推进、机动性能好、智能化程度---特征。

现今，美国已在脑控与控脑、生物材料和仿生机械等领域取得重大突破，darpa成立了生物技术办公室，目标是发展基于生命科学的新一代装备和技术，进一步推动水下平台仿生研究的发展。

基于特征学习的自主探测技术

基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用，传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现，而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式，很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习，在多特征联合概率模型下检测。

例如，对于微弱目标检测，采用---或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等---度特征，通过粒子滤波等算法进行基于关联学习，然后根据行为、特征差---来进行自主探测，从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和---精度。