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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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科技新寵,水下機器人發(fā)展面面觀
廣義的水下機器人,也稱作潛水器,根據(jù)載人與否,可分為載人潛水器和無人潛水器。其中無人潛水器按照與水面支持系統(tǒng)間聯(lián)系方式不同又可分為有纜水下機器人(ROV)、自主水下機器人(AUV)和混合型水下機器人(ARV)三種。其中,有纜水下機器人又分為水中自航式、拖航式和爬行式三種,自主水下機器人是目前水下機器人的發(fā)展趨勢。
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智能化感測
由于水下環(huán)境復雜多變,海洋生物、水流等干擾為海洋探測增加了難度。多傳感探測裝置集合人工智能技術,大幅提高水下機器人的感知能力、適應能力和決策能力,使機器人水下作業(yè)效率更高,成功率更高。因此,更智能的水下裝備無疑是其發(fā)展的重要方向。
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