研究自适应模基处理（MBP）方法，这是基于数据驱动的动态模型匹配方法（图3）。
此类方法首先建立一些参数不确定的模型集，利用水声时空数据根据一定处理准则进行递归估计所构建模型的参数，从而得到一个与“环境场”相匹配的“拷贝场”模型，所构建的“拷贝场”模型可以随着环境的变化而进行相应的调节，在此基础上进行目标信号的探测，从而提高了方法对环境的适配性。
模基处理主要有3方面优势：①它是递归的，AUV厂家排行，因此可以序贯地修正对声呐和环境参数的估计；② 可以包含系统和测量噪声，这里的噪声不仅指声学噪声，也包括模型参数的输入误差；③其输出之一是新息序列，可以在线测试模型与数据的匹配程度，AUV厂家，通过分析新息序列的统计特性评价处理器的整体性能。
基于智能感知技术，AUV能够基于声学、光学等传感信息进行自主
基于智能感知技术，AUV能够基于声学、光学等传感信息进行自主调配以自动适应环境，建立符合复杂环境的泛在感知能力，实现异构多源传感器信息柔性融合的组合运用。
2016年，AUV厂家排名，美国俄勒冈州立大合特拉华大巴哈马群岛附近海域成功完成了无人潜航器智能反应系统试验。
通过在瑞典水螅公司生产的REMUS600型AUV上使用传感器融合技术，使AUV能够实时有效地应对周围生物的影响，并跟踪收集生物信息。
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平台定制一艘海洋试验工程船，配备液压尾部双臂吊，船舷吊、全套机器人试验设备，可搭载履带机器人、悬浮机器人、侧扫声呐检测、前视声呐检测及定位等一系列检测监测系统，对海洋机器人在海洋作业性能进行检验测试，对服务对象进行操作培训，以及对故障机器人进行针对性检修。
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