众所周知，清洁船舶的水下船体是一个重要流程，能帮助船舶正常航行。不受欢迎的物体，比如藤壶、海藻、苔藓等，如果聚集在船体表面，会降低船舶的航速。水生植物的附着也会将降低船舶行驶速度，增加燃料消耗和废气排放。据了解，以前清理船体的方法是派潜水员手动清理。而现代商船认为，未来采用水下机器人的替代方案将更安全有效。在清洗过程中，自主水下机器人价格，水下机器人还会收集船体清洗下来的垃圾，保护了海洋环境的二次污染以及防止外来生物***海洋生态平衡。
水声目标探测技术向智能化方向发展
传统的水声目标探测，其目标性能受操作员的能力影响较大，有经验的操作员往往更容易检测判断出低信噪比背景下的目标。近年来，随着水下无人航行器（UUV）、水面无人艇（USV）等无人系统在水中逐渐应用，一方面，如何使无人系统在无人操作或者少人参与条件下自主探测并发现目标成为水声目标探测新问题；另一方面，伴随着以深度学习、和大数据等为代表的人工智能技术迅猛发展，也为水声目标探测技术向智能化方向发展提供了契机。
主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，自主水下机器人生产，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，大连自主水下机器人，形成对环境与目标的认知学习，自主水下机器人研发，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。
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