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，水下机器人生产，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。
目标探测设备由单平台集中处理向多平台协同处理方向发展
“多发多收”技术，水下机器人公司，一方面通过不同发射节点上的波形设计和发射控制，可以减少信道选择性衰落和目标散射强度起伏对探测性能的影响，提升探测稳健性；另一方面通过能量发射分散、接收集中，可以在保证目标探测范围的同时，减少被截获的概率。因此，随着目标探测设备由单平台集中处理向多平台协同处理方向发展，分布式目标探测技术由于融合了信号处理、分布式计算、通信网络等交叉领域技术，已经成为水声目标探测领域内日益关注的一个研究方向。
水下机器人作业可以选择在港口集装箱货轮装卸货的同时清洗船体，为船东节省时间。潜水员只能在锚地清洗船体，基于安全因素，都不允许潜水员在港口作业。“水下机器人作业，不受天气温度的影响，青岛水下机器人，抗海流能力强，水下机器人厂家，而潜水员只能在天气、水温及海流适合时才能作业。 ”
据外媒报道，尽管AUV（自主水下航行器）在不需要人工干预的情况下擅长收集海洋数据，但它们仍受到电池寿命的限制。两辆或更多这样的车辆一起部署，其中一辆沿水面行驶，另一辆则在水下6000米处跟随。然后它们通过声音信号不断地进行相互交流。
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