智能控制技术涵盖了对智能系统内部软硬件平台的智能控制和对外部信息反馈的智能控制等，表现为可以依据事先的规划指令和任务过程中的应变指令进行自主控制，更重要的是其控制系统可以根据对内部和外部的感知信息，结合任务要求，自主对路径、规避以及目标等选择做出决策方案。智能AUV系统建立了的运动模型，同时结合了***的控制方法，如深度学习、人工***网络、粒子群优化算法等实现高机动性和稳定性的目的。
DSB智能自主技术定义
DSB将自主技术定义为“使系统的特定功能能够自动运行，或者在经编程的边界内，能够‘自治’的一种（或一组）能力”。自主性将增加复杂/动态/***环境中设备的生存性和自适应性，减少人为干预，通过导航和通信继电设备实现合作以及多设备操作，并提供更高水平的环境态势感知。AUV智能自主技术能够根据内部和外部状态完成环境探测和分析、运动决策、优路径实时规划、自主寻的和避障等。为了适应复杂的水下环境，智能AUV对于自身模型的不确定性和外部扰动具有学习和自适应能力，水下机器人厂家，其迅速发展是建立在大数据、深度学习、强化学习和计算硬件迅速发展的基础上。
目前，水下机器人厂家排名，AUV虽然能进行路径规划、避障避碰、编队航行等简单智能行为，但受人工智能技术和智能控制系统发展水平限制，其智能化程度不足，自主决策能力较差，尚无法完全自主控制，同时受复杂水下环境等因素影响，水下自适应能力仍有待提升。尤其对于AUV系统，战场态势和作战规则复杂多变，智能AUV通过自主学习进化的过程比较缓慢，水下机器人，无法快速适应瞬息万变的水下战场环境。在无人参与指挥情况下，AUV不能实现完全无人自主指挥控制，作战灵活性较差。
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