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，青岛模块化水下机器人，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，模块化水下机器人厂家排名，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。
基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术
基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 Wigner-Vill分布、小波变换、高阶统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，模块化水下机器人公司，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括高阶统计（高阶谱估计、基于高阶累积量的 ARMA模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非监督自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。
在典型的海底目标探测工作中，侧扫声呐先对扫测区域进行全覆盖、不遗漏的粗扫，尽可能快的发现若干疑似目标物，并根据声学图像，对疑似目标进行预先判定。然后根据粗扫发现的目标位置、高度、形状、走向确定精扫的扫海趟布设。扫海时测量船航向应尽量平行于目标走向或与目标走向的舷角小于 30 度或大于 150 度；测线与目标的平距应满足目标分辨率的要求，并考虑***中误差；一般应将目标置于有效扫海带宽的中间位置。如因有效扫海趟宽过窄不能保证***覆盖时，则应用多条扫海趟重叠覆盖目标，保证不遗漏。
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