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自动驾驶汽车（AUV）是海洋学和军事目的的主要研究工具。这些车辆的建造资本更大，一旦部署在海洋中，它就失去了与陆地世界的所有连通性，并且很难预测AUV的工作状态和健康状况，这不仅会阻碍AUV的透明度，而且还会蚀至现实时代的数据提取能力。本文通过部署与AUV同步移动并在水下与AUV连接的自动型表面车辆（ASV）专门解决了此问题。因此，通过集成IOT Twin Maker Service（Amazon Web Services（AWS）提供的数字双技术服务）来可视化提取的健康和监视数据。此外，可以通过插入AWS提供的Edge Computing软件来实现本地处理数据并进行现场决策的能力。结果描述了AUV的数字双胞胎模型以及其实时健康状况。
自动水下车辆的数字双辅助
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