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。

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、智能化程度高等特征。

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。

海底目标探测工作中侧扫声呐先对扫测区域进行全覆盖、不遗漏的粗

在典型的海底目标探测工作中，侧扫声呐先对扫测区域进行全覆盖、不遗漏的粗扫，尽可能快的发现若干疑似目标物，并根据声学图像，对疑似目标进行预先判定。然后根据粗扫发现的目标位置、高度、形状、走向确定精扫的扫海趟布设。扫海时测量船航向应尽量平行于目标走向或与目标走向的舷角小于 30 度或大于 150 度；测线与目标的平距应满足目标分辨率的要求，并考虑定位中误差；一般应将目标置于有效扫海带宽的中间位置。如因有效扫海趟宽过窄不能保证定位覆盖时，则应用多条扫海趟重叠覆盖目标，保证不遗漏。