目前，auv主要用于开展海洋调查、水下测绘、目标探测识别及情报搜集与侦察等一些基本任务。随着---技术和auv平台的---融合，对智能auv的研究将得到进一步深化和拓展。
---技术在诸多领域取得了突破性成果，并促进智能auv向类型多样化、功能扩展化的方向发展。有关文献提出了将无人平台智能水平划分为5个等级，描述了各等级的作业能力、任务内容等，明确了各等级间演进的关键技术以及功能差异，对智能装备技术水平作了较好界定。
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，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，水下机器人研发，在多特征联合概率模型下检测。
例如，对于微弱目标检测，采用---或分类置前检测思想，天津水下机器人，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。
insar应用是从有效探测（detection）开始的，在此基础上才有定量测量（measurement），水下机器人厂家---，再由连续观测构成不同精度水平的监测（monitoring）。在这一过程中，与sar数据相关的有两个重要因素需要考虑，一个是的波长（工作频率），另一个是空间分辨率。实质上，水下机器人公司，这也构成了对地观测时候的“采样频率”，一个是可量测能力方面的（两次观测期间相邻点间相位梯度不超过四分之---长），另一个是形变场空间梯度方面的（空间分辨率越高，同等波长下分解高相位梯度的能力越强）。
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