智能化给人类发展带来了的机遇和挑战

智能化给人类发展带来了的机遇和挑战，我国已将智能机器人产业发展提升到***战略层面。智能化无人系统以人工智能技术为基础，智能AUV是人工智能技术和无人系统平台全技术链条深入融合的一个典型代表。一些***的人工智能方法已经在水下无人平台的智能控制、自主运动、感知和导航中获得了广泛应用，各种智能算法和***技术的发展，将极大动智能AUV的发展。

鉴于AUV的发展趋势，人工智能技术将在AUV发展中扮演越来越重要的角色，也是我国在无人智能平台研发领域实现弯道超车的重要技术突破点。尤其对于水下战场，智能AUV的发展和体系化应用，将成为未来水下攻防体系的重要力量。

水下的AxV则负责收集海底数据

在上层的AxV在收集海面数据的同时，它也会通过跟岸上的操控中心进行通信。此外，它还可以通过GPS导航（在水下不能工作），并通过偶尔运行燃料发电机为电池组充电。这样的发电机不能在水下工作，因为内燃机需要空气来“呼吸”。水下的AxV则负责收集海底数据，其完全依靠电池供电。当电池电量开始下降时，它会自动接近自己的伙伴。然后它启动发电机，开始给电池充电，而一直在水面上行驶的AxV则潜入水下代替它的位置。

L波段与C波段在植被覆盖区测量点密度的差异

从定量化的角度出发，InSAR系统的敏感度（sensitivity）密切相关。长波长对于微小目标缓慢变形的敏感度要低于较短波长下工作的其他传感器，同等相位误差的条件下，长波长系统的测量误差要大，但因相干性的优势，其在植被区识别的测量点的密度与空间覆盖要好一些。考虑到变形过程的积累，一定的采集时间频率（例如，20幅图像/年）下，与较短波长系统相比，较长的波长可监测到更多快速变形过程（降低了发生相位混叠的可能）。但其他较低频率的SAR数据依然有价值，比如感兴趣区植被覆盖较为密集，且变形幅度超过数个厘米的情况时。