多AUV协同智能化系统是由多个同构或异构智能无人子AUV系统组成的空间、时间、事件和功能分布的复杂系统。具有高度并行性、鲁棒性和协作性的多AUV智能系统已成为智能AUV发展的重要方向之一。该系统具备信息收集和环境认知能力，自主水下机器人研发，可借鉴人类在认知过程中的认知信息处理、复杂环境认知算法、基于认知的学习和推理方法等，感知、识别、理解其所处的水下环境。
智能化系统主要涉及自主控制、多源信息融合、水声通信、场景分割、目标检测与识别、导航、地图构建等多项关键技术，朝长航时、大深度、智能化、模块化、体系化、协同化等方向不断发展。多AUV协同智能化系统将突下通信和组网局限，自主水下机器人，通过水下传感器网络，从***运作升级为与可其他平台协同完成复杂任务。
智能AUV在对导航信息处理中引入人工智能技术实现智能导航的步
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，自主水下机器人价格，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，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，自主水下机器人生产，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。
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。随着人工智能技术和AUV平台的深度融合，对智能AUV的研究将得到进一步深化和拓展。
人工智能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。
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