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被突起海底遮挡部分的海底没有回波

被突起海底遮挡部分的海底没有回波，这一部分叫声影区。这样回波脉冲串各处的幅度就大小不一，回波幅度的高低就包含了海底起伏以及底质的信息。一次发射可获得换能器两侧一窄条海底的信息，在设备上显示成一条线。工作船向前航行，水下机器人厂家，换能器按一定频率进行发射和接收操作，设备将每次接收到的一条线数据显示出来，水下机器人公司，就得到了二维海底地形地貌的声图，声图以不同的灰度表示海底的特征，由此来判断海底的地形地貌。侧扫声呐能直观地提供海底形态的声图，但声图显示受波束入射角度、环境噪声、扫测航向、航速以及目标形状的影响很大，所以对测量人员的判图经验要求很高。

基于信息融合的分布式探测技术

基于信息融合的分布式探测技术。通过对分布式节点所获取的数据和信息进行关联与融合，是经典的分布式探测技术途径。但由于声音在水中传播慢，水声传播时延的影响在水声目标分布式探测过程中不可忽略，水下机器人研发，因此分布式水声信息融合探测有其特殊性，不同于陆上基于无线电传感器网络的信息融合探测方法。

此类方法主要可分为目标级融合探测和特征级融合探测2种。其中，目标级融合探测以各分布式节点目标探测信息为基础，结合各节点的位置、概率统计模型等信息进行加权与关联分析，再按一定的优化融合规则（如**似然、N-P准则等）进行全局。特征级融合探测则是先提取各分布式节点数据中的相关特征与参数，再利用特征关联进行目标的联合探测。国内外研究还主要集中在目标级融合探测方面，特征级融合研究尚处在起步阶段。

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，大连水下机器人，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。

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