无人海洋探测平台的智能观测技术：人工智能与机器学习驱动的自主与协作研究

无人海洋可控探测平台作为一种先进的海洋观测工具，正在逐步改变传统的海洋科学研究方式。这些平台，如无人自动表面船和拖曳系统，通过人工智能和机器学习技术，实现了从被动观测向主动观测的升级，从而提高观测精度和效率。本文主要关注以下几个关键技术领域： 1. 无人自动表面船（UnmannedSurfaceBathymetryVehicle, USBv）研发： - 研制了一套完整的无人水面船水深测量系统，通过水动力模型验证其在直航和转弯运动中的性能，确保了船舶的精确控制，如速度反馈控制和位置跟踪，这些都是智能观测的基础。 2. 单平台的自适应观测： - 利用拖曳系统的水动力模型，构建了半分析运动模型，能够进行自适应等温层追踪，确保在特定海域内根据环境变化调整观测策略。 - 对USBv采用振荡运动方式进行适应等深线追踪，这表明了平台可以根据深度变化进行动态优化观测路径。 3. 多平台协作观测： - 通过引入变速度的自推进颗粒模型，设计了空间同步平行编队控制策略，实现多种协同观测模式，如轴向、运动方向和等距离沿运动方向的编队，确保各船协同工作的有效性。 - 利用径向基函数回归方法，进行多表面船的追踪水深极值区域，这是多平台协作观测的关键应用场景，可以提高海洋异常检测的敏感度。 4. 人工智能与机器学习的应用： - 本文的工作强调了人工智能在无人海洋探测中的核心作用，尤其是通过机器学习算法优化观测策略，使平台能够自主学习和适应复杂的海洋环境，提升了观测的智能化水平。 5. 智能观测的未来趋势： - 随着技术的发展，无人海洋可控探测平台的智能观测技术将成为海洋观测领域的关键突破，未来将有望实现更高级别的自主决策和自我优化，推动海洋科学探索的深入。 本文通过对无人海洋可控探测平台的智能观测技术的研究，不仅为单平台和多平台的观测策略提供了创新方案，还展示了人工智能与机器学习如何驱动海洋观测技术的进步，对提升海洋观测的效率和精确度具有重要意义。