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。

智能检测机器人有哪些功能啊?

智能检测机器人有哪些功能啊？

　　1.例行检查变电站智能检测机器人可以全自动、本地或远程控制的方式替换或协助变电站手动检测，包括设备温度、设备外观、开关状态、仪表、设备噪声等。；检查任务可根据时间、内容、路径等进行配置，检查过程可自动管理。2.专项检查根据智能变电站运行的需要，对高原、寒冷地区或大风、雷雨、雪、冰、冰雹、雾等恶劣条件下的特定设备或检查线路进行专项检查，有效降低工作人员的安全风险，真正实现变电站的全天候检测。

东北太平洋海洋环境噪声大幅提高

海洋环境噪声大幅提高。随着人类海洋活动和海底地质运动的日益频繁，过去五六十年来，海洋环境噪声尤其是低频噪声正以每年 0.2～0.3dB的速度增加。美国利用海底观测声学基阵对东北太平洋在 40Hz处环境噪声级进行持续监测，而获得的数据表明，1955～2011年，东北太平洋海洋环境噪声正呈现出不断增加的变化趋势（图2）。

海洋环境水声效应影响显著。由于受海洋界面和水体介质的非均匀性，以及海洋的锋、涡、流等动力特性的影响，水声场呈现出复杂的时空随机起伏、环境不确定、信道不确实、参数不确知等特点，使得水声目标探测性能随海区环境和时间的变化而剧烈变化，**的“午后效应”便反映了这一现象。

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，采用跟踪或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等多维度特征，通过粒子滤波等算法进行基于关联学习，然后根据行为、特征差异性来进行自主探测，从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和跟踪精度。