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发布时间:2022-08-07 22:53:15
多AUV协同智能化系统
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,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,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。
智能化机器替代人工成为大众化需求
在清洁服务市场,智能化机器替代人工已成为一个大众化需求。长期以来,传统清洁服务市场面临三个难题,一是劳动人口缺失,二是清洁标准提升,三是清洁服务需求日益增长,而解决这些难题的佳选项是清洁机器人。
家庭清洁服务收入低、高空清洁服务风险大、街道清洁服务时间长,越来越多工人舍弃清洁服务工作,选择外卖、快递等自由度高、工资高的工作,清洁员缺口巨大,劳动力短缺。另外,劳动力成本日益上涨,企业或雇主消费标准提高,清洁服务市场需要规范化、标准化。
清洁机器人的出现打破了清洁行业发展僵局,机器取代人工解放了劳动力,解决了因人工误差而导致的清洁效果时好时差的问题,并且无论是水下、高空还是街道的清洁需求,多功能的清洁机器人都可满足。
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
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,抗海流能力强,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。
非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性
非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析(非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等)、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析(嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等)、自相似随机信号模型(分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动)等方面的工作。比如,Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路,即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题,利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析,进行特征提取,并用***网络进行探测。
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