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干预AUV：下一个挑战
摘要：虽然经常在调查任务中使用市售的AUV，但存在一组新的应用程序，这些应用程序显然需要干预功能。维护：水下的永久性观察者；淹没的油井；有线传感器网络；管道；底栖电台的部署和恢复只是其中的一些。如今，使用载人的潜水员或工作级ROV来解决这些任务，并在人类监督下配备了远程手臂。尽管研究人员最近为未来的I-Auvs打开了大门，但仍然需要一条漫长的途径来铺平水下干预申请的方式，以自主的方式进行。本文回顾了自主水下干预系统中的进化时间表。里程碑项目，强调了他们对领域的主要贡献。对最好的作者知识，只有三辆车表现出了到目前为止的一些自主干预能力：Alive，Sauvim和Girona 500 I-Auv。接下来，介绍了Girona 500 I-AUV，并讨论了其软件体系结构。报告了不同场景中的最新结果：1）阀门转动和连接器插头/拔下插头，而停靠到亚海面板，2）使用示范进行学习的自由流动阀转弯，3）3）自由流动多源性多源多功能基于多渗透性基于多感官的对象恢复。论文结束了讨论到目前为止所学到的教训，并介绍了作者对未来的看法。
全 0 千米水面 AUV 实时飞行模拟
具有挑战性的机动，涵盖整个 0 ◦ –360 ◦ 飞行范围。此类 AUV 可受益于海洋生产、环境感知和安全等新用例，通过实现对接、检查或冰下作业的新功能。为了进一步探索它们在这些场景中的能力，必须能够在整个包络线上模拟它们的飞行动力学，其中包括强非线性效应和大攻角下的湍流。利用准确、高效的仿真模型，可以生成新的水上机动并制定控制策略。因此，本文提出了一种实时高效、准确地模拟水上机动的策略。通过结合分析、半经验和数值方法，合成了一个多保真流体动力学数据库，从而捕捉整个包络线上的流体力和力矩。组件构建工作流用于使用从数据库生成的查找表来组装非线性飞行动力学模型。该模拟模型用于执行高级水上机动的实时模拟。模拟结果与文献和实验结果一致，并且模拟器在设计新机动和控制策略时可作为开发工具使用。
编号185用机器人臂香料开发自动水下车辆（AUV）
在海上开发业务中，包括海上石油和天然气场的开发，建设和维护以及探索离岸矿产资源，远程操作的车辆（ROV）已被用来探索海床，建造，检查和维护海底结构。由于最近的石油价格下跌和对环境影响的兴趣增加，并且由于自动驾驶水下汽车（AUV）技术的进步，越来越多的预计，通过与AUVS和CO 2的ROV操作自动化一部分，可以通过降低可增强的操作效率的运营时间来提高运行效率。AUV与ROV不同，不需要具有高级技能的操作员，并且他们的移动不受电线的限制。此外，ROV需要具有高级动态定位功能的支撑船，但可以使用更简单的支撑船进行操作。我们于2013年开始对AUV的研究和开发
自动水下车辆导航和控制
自主水下车辆（AUV）代表了一项杰出的技术成就，在增强我们对海洋学科学和水下管理的理解方面发挥了重要作用。资源。他们采取了我们探索和与地球上最具挑战性的边界之一探索和互动的方法。AUV的变革性影响植根于其复杂的导航和控制技术，使他们能够具有出色的精确性和可靠性执行复杂操作的能力。AUV的显着自主权是其最定义的特征之一，使他们能够进行广泛的水下探索并收集重要的数据，同时却没有连续的人类监督的限制或被束缚到表面容器的物理局限性的限制。通过整合各种技术的最先进的导航系统使这种独立性成为可能。在表面附近时，AUV会使用GPS定位；一旦被淹没，他们就依靠惯性导航系统和声学定位方法的组合来浏览不断转移和复杂的水下景观，其精度很高[1]。这种先进的导航能力是AUV技术的基石，使这些车辆能够冒险进入未知的海洋领土，以前所未有的细节监测环境条件，并对科学研究，商业风险投资和安全相关任务进行广泛的调查。AUV的持续发展和完善继续推动
异质自主水下航行器的合作声学导航方案
（UUV）。UUV 家族有两个独立的分支：遥控机器人 (ROV) 和自主水下机器人 (AUV)。每个分支都有其优点和局限性，以及特定的任务。AUV 和 ROV 之间的区别在于 AUV 采用“智能”，例如传感和自动决策。它们的“头脑”中预定义了操作计划，使它们能够自主执行任务。ROV 由人类在系绳（电缆、光纤等）基础上的通信链路的帮助下进行远程控制。然而，将 AUV 技术应用于 ROV（将其转变为“智能”ROV）正在减少这两个分支之间的差异。书名中原本就有“智能”二字，我觉得这个名字很贴切地揭示了UUV的发展趋势。所以，AUV是本书大部分文章的主题。
OE5011：海洋机器人课程内容
OE5011：海洋机器人课程内容：海洋机器人和机器人配置简介；自主水下滑翔机（AUGS），自动水下车辆（AUV）和远程操作的水下车辆。驱动和传感系统；沟通;操纵；相互作用;指导，导航和控制；和任务控制系统。用于同时定位和映射（SLAM），故障检测/公差系统的算法；多个协调的车辆；和网络车辆。签名检测，分析和优化；雷达，声纳和导航的传感器网络；推进系统的设计；以及轨迹测量和模拟。设计和分析AUGS/AUV，运动预测和控制系统以及合作自适应抽样技术的推进器。紫外线的可变浮力系统的设计。uvs的基于DCDM的控制器的设计。使用AUGS/AUV，水下车辆操纵器系统，生物模拟的水下机器人技术和生物风格的机器人系统进行遥感和环境监测。来自印度，大韩民国，日本和美国的案例研究。 教科书：来自印度，大韩民国，日本和美国的案例研究。教科书：
Xianbo Xiang、Lionel Lapierre、Bruno Jouvencel、Guohua Xu、Xinhan Huang。异构自主水下航行器的合作声学导航方案。水下航行器，第 27 章，InTech，第 525-538 页，2009 年，978-953-7619-49-7。�10.5772/6719�。�hal-00733797�
本书专门介绍无人水下航行器 (UUV)。众所周知，UUV 家族有两个独立的分支：遥控航行器 (ROV) 和自主水下航行器 (AUV)。每个分支都有其优点和局限性，以及特定的任务。AUV 和 ROV 之间的区别在于，AUV 采用“智能”，例如传感和自动决策。它们在“头脑”中预先定义了操作计划，使它们能够自主执行任务。ROV 由人类借助基于系绳（电缆、光纤等）的通信链路进行远程控制。然而，将 AUV 技术应用于 ROV（将其转变为“智能”ROV）正在减少这两个分支之间的差异。这本书的标题最初有“智能”一词，在我看来，它正确地揭示了 UUV 发展的趋势。因此，AUV 是本书中大多数文章的主题。
水下自主技术的最新进展
作为北约科学技术组织 (STO) 的一部分，海事研究与实验中心 (CMRE) 近二十年来一直积极参与海上无人系统 (MUS) 的科技工作。CMRE 目前正在开发的下一代自主水下航行器 (AUV) 配备了全套传感器。多年来，CMRE 一直致力于为此类 AUV 配备先进的机载信号和数据处理能力以及能够适应环境的基于人工智能的自主引擎，以便在没有人为干预的情况下完成高级任务。还投入了大量科学努力来实现无人资产的协作和合作，这是解决复杂任务的必要条件。
环境DNA（EDNA）
DNA（图）：https：//commons.wikimedia.org/wiki/file:dna_double_helix_%2813081113544%29.jpg edna（dugram）： https://tos.org/oceanography/assets/images/content/ocean-observing-2023-govindarajan-f3.jpg ROVs (image): https://nautiluslive.org/album/2021/02/08/exploring-worlds-ocean-rov-hercules#&gid=1&pid=8 AUVs （事实说明）：https：//oceanexplorer.noaa.gov/edu/materials/auv-fact-sheet.pdf自动抽样器（网页）：https：//wwwww.aoml.noa.noa.gov/new--eedna-sammpling-upgrade/new-edna-sammpling-upgrade/------ https://oceanexplorer.noaa.gov/okeanos/explorations/seascape-alaska/ex2303/media/interns-edna-hires.jpg efferters（Image）： https://www.fisheries.noaa.gov/s3/styles/media_500_x_750/s3/2022-06/304x-4032-done-with-filtration-2022-2022-nefsc.png flsc.png dgs.png beng dgs fristual Suspects（WebPage）： https://www.whoi.edu/oceanus/feature/Round-the-the-unusual-suspects/
技术
无线电波在水中传播距离很短。水下机器人平台（如 AUV）可以使用声学通信来确定它们的位置并告诉船只它们的情况。然而，虽然声音可以传播很长的距离（最远可达 0.6 英里），但通常仍然太慢，无法将视频信号从平台传输到船只或岸上。为了解决这个问题，AUV 需要提前编程，其机载计算机会指导它们完成任务。一旦完成任务，它们就会浮出水面，要么被船只打捞上来下载数据，要么连接到卫星上将数据发送到岸上。ROV 通过将船只与机器人连接起来的长光纤电缆不断与船只通信。目前，大多数深海 ROV 的下潜深度不超过 6,000 米（3.7 英里）。电缆设计和其他因素使得下潜到更深的水下更加困难且成本更高。为了下潜到更深的水下，下一代工程师将需要开发新的电缆技术