混合型水下機器人

信息技術(shù)、人工智能技術(shù)特別是其分支機器智能技術(shù)的快速發(fā)展，正在推動海洋機器人以新技術(shù)革命的形式進入“智能海洋機器人”時代。嚴格地說，前述自主水下機器人的“自主”行為已具備某種智能的基本內(nèi)涵。但是，其“自主”行為泛化能力非常低，屬弱智能；新一代人工智能相關(guān)技術(shù)，如互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、深度學習、遷移學習、邊緣計算、自主計算和水下傳感網(wǎng)等技術(shù)將大幅度提升海洋機器人的智能化水平。而且，新理念、新材料、新部件、新動力源、新工藝、新型儀器儀表和傳感器還會使智能海洋機器人以各種形態(tài)呈現(xiàn)，如海陸空一體化、全海深、超長航程、超高速度、核動力、跨介質(zhì)、集群作業(yè)等。

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水下機器人分類

從自主性角度將水下機器人分為自主水下機器人、非自主水下機器人和混合型水下機器人三類。自主水下機器人包括在水下采用走航模式航行的自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)和在水下采用滑翔模式航行的水下滑翔機(Glider)。非自主水下機器人是無人有纜的遙控式水下機器人(remote operated vehicle，ROV)。混合型水下機器人在深海與深淵探測領域產(chǎn)生，即一種兼具自主和非自主兩種模式的混合型遙控式水下機器人(hybrid remotely operated vehicle，HROV)。

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水下機器人同步定位算法

同步定位與制圖(SLAM)算法被認為是移動機器人生成真正全自主能力的核心問題之一。對AUV 而言，由航位推算引入的噪聲，或者模型不確定性，都將導致AUV 的推位導航系統(tǒng)的定位誤差隨時間逐漸積累。又由于環(huán)境感知傳感器固定在AUV 上，當環(huán)境信息融入地圖中時，AUV 的定位誤差也一并被引入，導致AUV 航位推算和環(huán)境特征制圖位置的不確定性(由橢圓表示)越來越大。

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水下機器人

人工智能、機電、計算機、自動化、傳感器等技術(shù)的迅速發(fā)展，使人類發(fā)明、研制先進的海洋高科技裝備成為可能。水下機器人作為人類探索、開發(fā)水下世界的有力工具，正在水下工程、大洋科學考察等領域發(fā)揮著不可替代的作用。水下機器人一詞源于機器人學。在海洋工程領域，也可將水下機器人稱為無人水下航行器(unmanned underwater vehicle，UUV)、無人水下運載器、無人潛水器、無人潛航器或者無人潛器等。

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