船舶除污机器人(如图2)。船体外部,---是水下部分由于长期处于海水环境中,藤壶等海洋生物很容易寄生在船体表面。以往清除这些污物都需要在船舶进坞时用高压水或人工手动进行清理。除锈机器人采用磁盘等技术吸附在船舶外壁上,可以携带高压水、机械臂等装置,青岛水下探测器,在不需要进坞的前提下进行水下清理,具有---的船舶外壁除污效果。
随着科技的进步、与智能机器人相匹配的通讯控制网络的日益完善,一定还可以产生合理和科学的船检方法。我们期待着这些技术能及时应用到相关领域。同时,作为船舶检验方,其配套的相关船检规范也应及时完善,比如如何承认智能机器人的巡检结果,以及该结果与以往人工检验的等效性对接等等。
面对复杂海洋环境下低信噪比目标探测问题,基于现有的单平台、单基阵水声目标探测技术,难以满足当前需求。由于水声场是一种三维结构,使用在空间---散布置的多个声基阵能够获取目标不同观测角度与传播路径的数据,有利于克服声场时空非均匀传播所导致的目标信噪比起伏问题,因此使用多平台、多基阵进行分布式探测是水声目标探测的一个发展趋势。
未来应关注多基地联合探测技术,利用多基地目标与信道特性,获取联合探测增益,水下探测器厂家,提高弱目标探测能力。另外,目前多基地主要是“一发多收”模式,水声信道的频率选择性在一定程度上会影响主动目标探测的---性,而近年来兴起的“多发多收”技术,为解决这类问题提供了一个较为有效的技术途径。
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,水下探测器厂家---,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,水下探测器生产,对于微弱目标检测,采用---或分类置前检测思想,利用目标方位、幅度、频谱等---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---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---精度。
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