美國俄勒岡州立大學的研究人員提出高效隨機路徑優化（EESTO）模型， 可在無人潛航器自主系統中考慮環境變數， 降低高強度未知環境因素（洋流、季風等）的影響， 提高航行的能源利用效率， 尤其適用於新環境的探索。
此前多使用科考船收集海洋學資料， 使用和維護成本較高， 航行時間、作業目標難以隨時按需更改， 靈活性較差。 無人潛航器成本低、隱身性好、靈活性強， 已經被用於收集海洋學資料。 然而， 無人潛航器的能源利用效率受水下環境的影響嚴重， 續航時間不穩定。 研究人員提出一種新模型， 在無人潛航器自主系統中引入季風、洋流等環境變數， 可説明規劃更節能的路徑。 這種模型包含一種替代路徑演算法和切換路徑時的環境因素指標， 無人潛航可根據獲取的環境資料自主決定是否更換路徑。 研究人員模擬了洋流和有風的湖泊兩種環境，
這項研究通過合理的路線規劃， 提高無人潛航器水下航行的能源利用效率， 有助於延長續航力， 將促進無人潛航器在水下偵察、近海搜索、水下石油勘探等領域的應用。
（藍海星）
猜你喜歡：
想瞭解更多國外國防戰略、科技、工業、裝備技術相關研究， 請關注藍海星智庫微信公眾號：SICC_LHX