水下机器人的替代方案有哪些?

众所周知，清洁船舶的水下船体是一个重要流程，能帮助船舶正常航行。不受欢迎的物体，比如藤壶、海藻、苔藓等，如果聚集在船体表面，会降低船舶的航速。水生植物的附着也会将降低船舶行驶速度，增加燃料消耗和废气排放。据了解，以前清理船体的方法是派潜水员手动清理。而现代商船认为，未来采用水下机器人的替代方案将更安全有效。在清洗过程中，水下机器人还会收集船体清洗下来的垃圾，保护了海洋环境的二次污染以及防止外来生物破坏海洋生态平衡。

多波束系统与侧扫声呐的探测原理

多波束系统与侧扫声呐的探测原理有相似之处，都是利用一个垂直航向排列的向海底发射的扇形波束剖面进行扫测，但多波束主要关心的是回波的传递时间，而侧扫声呐主要关心的是回波（或反向散射波）的脉冲幅度。与此相应的是两种仪器设计理念上的不同：多波束实质上是一套测深系统，测定水深并定位是其基本功能；侧扫声呐初用于**，后来才逐渐发展到民用，迅速地发现、识别并判定目标是其基本功能。

从原理上讲，侧扫声呐适合搜索和发现海底目标，多波束则适合全覆盖测定水深，并根据水深变化判断目标的范围和大小，在实际应用中往往也是这么做的。

主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合

主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，形成对环境与目标的认知学习，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。