智能自主技术已应用到水下机器人。
2019年1月，美国兰德公司发布《推进自主系统发展—对无人航行器当前和未来技术的分析》研究报告，对无人航行器的自主能力发展现状进行了详细分析。
DARPA新发布的“琵琶鱼”水下自主机器人，无需外部操纵和通信，仅通过自身传感器自主探测海底环境，实现自主水下定位、导航、搜索、避障和控制。
智能AUV基于深度学习等先进的图像智能识别技术，具有更先进的感知智能化水平。
过去几十年中，人工智能、计算智能和神经网络展示了其在信号-图像分析、对象检测和模式识别等方面的强大能力。
在智能AUV中装备的具有智能识别或控制决策能力的计算机系统，AUV厂家价格，通过与神经网络结合，可以充分发挥逻辑推理能力强和神经网络鲁棒性好、学习功能强等优点，克服学习能力弱和容错能力差的缺点。
多波束系统和侧扫声纳系统在探测海底目标的综合应用
通过理论分析，结合工程实践可以得出以下经验：多波束系统的优点在于定位精度高、噪声少，但其适用范围不如侧扫声呐广泛，且探测效率较低；侧扫声呐的优点在于拖体距海底的高度容易调节、具有很高的分辨率、能够区分目标物的底质特征，缺点是定位精度稍差并且容易受水声环境的干扰，并且在复杂海域环境中，图像判读工作难度大。
多波束系统和侧扫声呐在探测海底目标时具有很好的互补性，利用多波束进行的全覆盖水深测量，获得的水深数据，并根据水深变化判断障碍物范围和大小以及海底地形的变化。
利用侧扫声呐进行扫测，获得海底、水体的目标和地形等声图，通过声图判读确定目标的性质、大小、范围和地形的变化。
多波束测深系统和侧扫声纳系统在探测海底目标的综合应用，弥补了单一设备的不足性，增强了不同设备之间的互补性，扬长避短，可以更快速地获取海底特殊目标的图像和数字信息，大幅提高对探测目标的搜索能力。
基于信息融合的分布式探测技术。
通过对分布式节点所获取的数据和信息进行关联与融合，是经典的分布式探测技术途径。
但由于声音在水中传播慢，AUV厂家，水声传播时延的影响在水声目标分布式探测过程中不可忽略，AUV厂家生产，因此分布式水声信息融合探测有其特殊性，不同于陆上基于无线电传感器网络的信息融合探测方法。
此类方法主要可分为目标级融合探测和特征级融合探测2种。
其中，目标级融合探测以各分布式节点目标探测信息为基础，结合各节点的位置、概率统计模型等信息进行加权与关联分析，再按一定的优化融合规则（如**似然、N-P准则等）进行全局。
特征级融合探测则是先提取各分布式节点数据中的相关特征与参数，再利用特征关联进行目标的联合探测。
国内外研究还主要集中在目标级融合探测方面，特征级融合研究尚处在起步阶段。
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