智能自主技术已应用到水下机器人

智能自主技术已应用到水下机器人。2019年1月，美国兰德公司发布《推进自主系统发展—对无人航行器当前和未来技术的分析》研究报告，对无人航行器的自主能力发展现状进行了详细分析。DARPA新发布的“琵琶鱼”水下自主机器人，无需外部操纵和通信，仅通过自身传感器自主探测海底环境，实现自主水下定位、导航、搜索、避障和控制。

智能AUV基于深度学习等***的图像智能识别技术，具有更***的感知智能化水平。过去几十年中，人工智能、计算智能和神经网络展示了其在信号-图像分析、对象检测和模式识别等方面的强大能力。在智能AUV中装备的具有智能识别或控制决策能力的计算机系统，通过与神经网络结合，可以充分发挥逻辑推理能力强和神经网络鲁棒性好、学习功能强等优点，克服学习能力弱和容错能力差的缺点。

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。

基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术

基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 Wigner-Vill分布、小波变换、高阶统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括高阶统计（高阶谱估计、基于高阶累积量的 ARMA模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非监督自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。