智能水下机器人技术研究现状与未来展望
基于ROS的水下机器人运动控制研究
基于ROS的水下机器人运动控制研究随着科技的不断发展，水下机器人在深海探测、海洋资源勘探和环境监测等领域中发挥着越来越重要的作用。
而水下机器人的运动控制技术是这些应用中的关键环节之一。
本文将介绍基于ROS的水下机器人运动控制研究，包括ROS的概念和特点、水下机器人运动控制的难点、基于ROS的水下机器人运动控制的技术路线和应用前景等内容。
一、ROS的概念和特点ROS，全称Robot Operating System，是一个开源的机器人操作系统。
它提供了一系列的工具库和软件框架，可以方便地实现机器人的感知、控制和协作等功能。
ROS具有以下几个特点：1. 高度模块化：ROS的软件模块可以独立开发和测试，方便了软件开发的并行和组合。
2. 现成的组件库：ROS提供了许多现成的组件库，如传感器数据采集、地图构建、路径规划和运动控制等，可以节省软件开发的时间和精力。
3. 易于学习和使用：ROS采用C++和Python等常用编程语言，语法简单易懂，社区提供了大量的教程和示例程序，方便了开发者的学习和使用。
4. 开源和共享：ROS是一个开源框架，任何人都可以免费获取和使用。
同时，ROS社区也非常活跃，成员之间可以共享代码、经验和资源等。
二、水下机器人运动控制的难点与陆地机器人相比，水下机器人的运动控制面临着更大的挑战和困难。
这是由于水下环境的复杂性造成的，包括水下流体力学、水下通信、水下传感和水下导航等方面。
以下是水下机器人运动控制中的几个关键难点：1. 水下机器人的动力学特性：水下机器人的动力学特性与陆地机器人截然不同，这对运动控制算法的设计和优化提出了更高要求。
2. 水下传感器的精度和可靠性：水下传感器的精度和可靠性受到水下环境的影响，因此需要特别关注其校准和修正等问题。
3. 水下通信的带宽和稳定性：水下通信系统的带宽和稳定性受限于水下环境的特殊性，如水的吸收和散射等。
因此，在水下机器人的控制和协作中需要特别关注通信协议和数据传输的可靠性。
水下机器人技术的研究现状与展望
水下机器人技术的研究现状与展望水下机器人技术是一门新兴的交叉学科，旨在开发和应用在水下环境中的自主操作机器人。
随着人类深入海洋和河流调查和作业的需求的增加，水下机器人技术的研究和应用正在蓬勃发展，成为未来水下工程和探险的关键技术之一。
1. 水下机器人技术研究现状水下机器人技术的应用领域非常广泛，涵盖海洋科学、深海勘探、海洋环境保护、水下军事等众多领域，目前在我国，水下机器人技术的研究现状比较成熟，主要表现在以下几个方面：1.1 水下机器人的种类和组成水下机器人主要由机械臂、螺旋桨、水质传感器、相机、声学传感器、惯性导航仪等几个部分组成。
根据功能可以分为浅层水下机器人、深海水下机器人和水下自主探测器等。
1.2 水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术是其实现目标任务的关键，目前在我国，水下机器人控制技术研究已经取得了许多进展。
例如，针对水下机器人在执行任务中出现的姿态控制、运动控制、导航控制等问题，设计了相应的控制算法和控制系统。
1.3 水下机器人的传感技术水下机器人需要采集海底环境中的温度、盐度、水压等数据，同时也需要采集海洋生物信息，如声信号、微生物等。
近年来，我国的水下机器人传感技术能力已经大幅提升，可以满足对海洋资源的调查和监测需求。
2. 水下机器人技术的发展趋势随着人类需求的不断增长和满足社会发展的需要，水下机器人技术的未来发展趋势将呈现以下几个方向：2.1 智能化水平的提高未来的水下机器人将更加智能化，能够自主规划任务、根据环境变化灵活调整任务并识别异常情况，这需要在传感技术和控制技术方面不断进行研究和探索。
2.2 融合多学科领域水下机器人技术是多学科交叉应用的产物，未来将更多涉及海洋科学、物理、机械、电子工程、计算机科学等多个学科领域，在不断融合和创新中实现自主探索和操作。
2.3 范围的扩大随着社会发展和科学技术的进步，水下机器人的应用范围将继续扩大，从海底资源勘探、海洋生态保护到水下探险等多个领域得到普遍应用。
水下机器人在渔业中的应用现状与关键技术综述
3、近岸作业
在近岸作业方面，水下机器人可以协助渔民进行底播、海参养殖、珊瑚移植 等工作。此外，水下机器人还可以用于海滩清洁和海龟保护等方面，提高渔业生 产的可持续性。
水下机器人的关键技术
在渔业应用中，水下机器人涉及的关键技术主要包括以下几个方面：
1、机器人设计
机器人设计是水下机器人应用的基础。在渔业中，水下机器人需要具备一定 的抗风浪能力、长久续航、快速部署等特点。因此，在机器人设计过程中，需要 充分考虑水下环境的恶劣条件，确保机器人的稳定性和可靠性。
水下机器人在渔业中的应用现状与 关键技术综述
01 引言
目录
02
水下机器人的应用现 状
03
水下机器人的关键技 术
04 未来发展趋势与展望
05 参考内容
随着科技的不断发展，水下机器人已经成为海洋渔业中越来越重要的工具。 本次演示将概述水下机器人在渔业中的应用现状，以及在应用过程中所涉及的关 键技术，最后对未来的发展趋势进行展望。关键词：水下机器人，渔业，应用现 状，关键技术，发展趋势。
1、高性能的水下机器人将不断涌现，为实现更高效、精准的作业提供技术 保障。
2、水下机器人将与人工智能等技术深度融合，实现更智能化的决策Байду номын сангаас控制。
3、水下机器人将在保护海洋生态、海洋资源勘探等领域发挥更大的作用， 成为实现海洋可持续发展的重要工具。结论
本次演示对水下机器人在渔业中的应用现状与关键技术进行了综述。目前， 水下机器人在渔业中的应用主要体现在渔业捕捞、深海养殖和近岸作业等方面， 涉及的关键技术包括机器人设计、感知系统、推进系统和控制系统等。随着科技 的不断发展，未来的水下机器人将具备更高的性能、更强的智能化和更广泛的应 用领域。
水下机器人市场调研报告
水下机器人市场调研报告1. 背景与目的本报告旨在对水下机器人市场进行全面调研，了解市场规模、发展趋势、关键参与者以及市场前景，为投资者、企业以及相关从业者提供参考。
2. 水下机器人市场概述水下机器人是一种具备自主行动能力，在水下环境下执行任务的机器人。
它在海洋科学研究、油气勘探、海底资源开发、水下维修等领域具有广泛应用。
随着水下科技的不断发展和海洋经济的日益重视，水下机器人市场也呈现出快速增长的趋势。
3. 市场规模与发展趋势据国际市场研究机构预测，到2025年，全球水下机器人市场规模预计将达到200亿美元。
近年来，水下机器人在海洋科学研究、油气勘探和海底资源开发等领域得到了广泛应用，驱动了市场的快速增长。
同时，不断提升的技术水平和降低的生产成本也促使市场规模不断扩大。
水下机器人市场主要受到以下几个因素的影响：- 海洋资源的开发。
随着陆地资源的逐渐枯竭，海洋资源的开发成为了世界各国的共同关注点。
水下机器人在这一领域可以发挥重要作用。
- 海洋科学研究的需求。
海洋是地球上最后一个被人类了解的领域，海洋科学的研究需要大量的观测和采样工作，而水下机器人可以代替人类执行一些危险和重复的任务。
- 油气勘探的需求。
随着石油和天然气资源的不断减少，油气勘探变得越来越具有挑战性和成本高昂。
水下机器人可以在深海环境下执行探测、勘探和维护等任务。
- 海洋灾害救援的需求。
海洋灾害频发，如海啸、地震等，水下机器人可以在危险环境下执行搜索、营救和救援等任务，提高救援效率和减少人员伤亡。
4. 关键参与者分析目前，全球水下机器人市场的关键参与者主要有国际知名企业和科研机构，如美国海底机器人公司、法国电装公司、挪威海底工程公司等。
这些企业在水下机器人技术研发、设计制造、销售与服务等方面具有丰富经验和领先优势。
除此之外，还有越来越多的初创企业和科技公司进入水下机器人市场，推动市场竞争加剧。
这些企业通过技术创新和产品改进，不断提升产品性能和降低成本，以满足市场需求。
海洋机器人专业调查报告
海洋机器人专业调查报告1. 简介本报告对海洋机器人领域进行了综合调查和研究。
海洋机器人是指设计和制造用于海洋科学、资源勘探和其他海洋任务的机器人系统。
本报告旨在分析当前海洋机器人的应用情况、技术发展趋势和前景。
2. 应用情况海洋机器人在各个领域都有广泛的应用。
以下是目前海洋机器人主要应用的领域：2.1 海洋科学研究海洋机器人在海洋科学研究中起到重要作用。
它们可以携带各种传感器和仪器，用于收集海洋环境数据、海洋生物研究和海洋地质勘探，为科学家们提供丰富的实时数据。
2.2 水下考古与资源勘探海洋机器人在水下考古和资源勘探方面发挥着重要作用。
它们能够深入水下沉船、遗址等地点，进行考古勘探和资源勘探，帮助人类了解海洋深处的秘密和潜在的资源。
2.3 海洋环境监测海洋机器人可以承担海洋环境监测的任务，包括水质监测、水下生态监测、海洋污染监测等。
它们可以定期巡航指定区域，收集环境数据，并及时报告异常情况。
3. 技术发展趋势3.1 人工智能随着人工智能技术的不断发展，海洋机器人逐渐具备自主学习和决策能力。
这将使海洋机器人能够更好地适应复杂的海洋环境，并能够在没有人类干预的情况下完成更多任务。
3.2 多机器人协同多机器人协同是海洋机器人技术发展的重要方向之一。
多个机器人能够通过通信和协作，共同完成复杂的任务。
这种协同能力将大大提高海洋机器人的工作效率。
3.3 深海技术随着对深海资源的需求增加，海洋机器人的技术将会更加关注深海任务的实现。
开发更深水深度的机器人和探测设备将成为未来的重点研究方向。
4. 前景展望海洋机器人作为一种新兴的技术，具有广阔的应用前景。
随着技术的进一步发展和应用领域的扩大，海洋机器人将在海洋资源勘探、环境保护、海洋科学研究等领域发挥着越来越重要的作用。
预计未来海洋机器人市场将继续保持快速增长，为相关企业和研究机构带来巨大商机。
5. 结论本报告综合分析了海洋机器人的应用情况、技术发展趋势和前景展望。
水下机器人发展趋势
水下机器人发展趋势
随着技术的发展，水下机器人正在迅速发展，为陆地、空间和海洋环境提供无缝服务。
水下机器人是用于水下作业或研究的一类特殊机器。
这些机器具有优异的性能，可以比人类在高度恶劣的环境中更深入地进行研究和勘查。
水下机器人的发展正在令人惊叹，它们的性能正在不断提高。
最近，先进的水下机器人结合了相对比较可靠的电动动力，强力的传感器和数据处理环境。
这些机器能够比其他机器更好地适应环境，并进行更长时间的工作，而且它们能够比潜水员更好地深入海底。
考虑到这种发展趋势，将来水下机器人可以以更高效、低成本、安全可靠的方式完成更多的任务。
此外，由于今日版权保护的迅速发展，水下机器人开发商正在将自动驾驶技术应用到水下机器人中。
这种技术允许机器人在无人监督的情况下进行探索，可以自动躲避障碍物、蓄势而发的特殊地形等。
此外，今天的水下机器人使用它们的外壳来定义机器人的外观和性能，并搭配最新的航行控制系统，使机器人有属于自己的思维。
在未来，人工智能和自动驾驶将更深入的应用于水下机器人技术，以提升其性能。
2024年水下机器人ROV市场规模分析
2024年水下机器人ROV市场规模分析一、引言水下机器人ROV（Remotely Operated Vehicle）是一种通过遥控操作的机器人，能够在水下环境中执行各种任务。
随着技术的不断发展，ROV市场规模不断扩大。
本文将对水下机器人ROV市场规模进行详细分析。
二、市场概述水下机器人ROV市场在过去几年里迅速增长，主要受到以下几个因素的影响：1.海底资源勘探需求的增加：随着全球对海底资源的勘探需求增加，水下机器人ROV作为一种有效的探测工具变得更加重要。
2.深海科学研究的推动：对于深海科学研究来说，水下机器人ROV是不可或缺的工具。
随着科研资金的投入，ROV市场得到了进一步发展。
3.海洋工程建设的扩张：海洋的工程建设越来越多地依赖于水下机器人ROV。
随着海洋工程的扩张，ROV市场也得到了推动。
三、市场规模分析根据市场研究数据和预测，水下机器人ROV市场规模呈现以下趋势：1.市场总体规模持续增长：根据各种统计数据，水下机器人ROV市场的总体规模在过去几年里持续增长。
预计未来几年内，市场规模将继续扩大。
2.应用领域持续扩展：除了传统的海底资源勘探、深海科学研究和海洋工程建设领域，水下机器人ROV的应用领域正在不断扩展。
例如，水下油气管道巡检、海洋环境监测等领域都有ROV的应用。
3.技术创新推动市场增长：随着技术的不断创新，水下机器人ROV的性能越来越好，功能越来越强大。
这进一步推动了市场的增长，使得ROV成为更多领域的首选。
四、市场挑战与机遇尽管水下机器人ROV市场呈现出快速增长的态势，但仍面临一些挑战。
同时，这些挑战也为市场带来了一些机遇。
1.技术难题：水下机器人ROV的功能和性能要求不断提高，这对技术创新提出了更高的要求。
技术难题的解决将为市场带来机遇。
2.价格压力：ROV的制造成本较高，这导致产品价格相对较高，限制了市场的发展。
降低成本和价格将为市场带来更多机遇。
3.竞争加剧：随着市场规模的扩大，竞争也在加剧。
水下机器人技术的发展现状
水下机器人技术的发展现状当前，随着科技的不断进步，水下机器人的技术得到了快速发展。
水下机器人是指能够在水下工作的机器人，它可以执行任务和收集数据，例如海底油气开采、水下管道维护、搜救任务等。
水下机器人广泛应用于海洋科学研究和工业生产领域，是当今技术创新的重要方向之一。
一、水下机器人的应用领域1. 海洋科学研究水下机器人在海洋科学研究中发挥了重要作用。
通过水下机器人的潜水观测，科学家们可以探索大洋深处的生物、岩石、海底地形和海洋环境等信息。
目前，涉及到海洋科学研究的水下机器人已经十分普遍，如ROV和AUV等。
2. 海洋工业在海洋工业领域，水下机器人被广泛应用。
它可以协助进行海洋资源的勘探、开采和加工。
通过水下机器人作业，可以解决深海资源开采过程中的高风险、高成本和高技术难度等难题。
此外，水下机器人还可用于海上风电场、海底电缆和管道等海洋开发工程。
3. 军事安全水下机器人在军事安全领域也有着重要的应用。
为了实现水下搜救、港口安全、海盗打击和海域禁航等任务，各国都在研制和使用水下机器人。
例如，美国研制了一种名为“海盗猎人”的水下机器人，可以用于搜寻和打击海盗活动。
二、水下机器人的技术发展1. 感知技术的提升水下机器人的感知技术是其发展中的关键环节。
通过不断提高水下机器人的感知技术，使其更好地适应海底复杂环境。
同时，也让水下机器人在各种应用环境中获得更高的成功率。
目前，水下机器人所用的传感器技术已经相当成熟，如成像、回声测距、温度、压力和氧气等传感技术。
2. 操控技术的改良水下机器人的操控技术也是其发展中的关键环节。
操控技术的进步能够让水下机器人适应不同的复杂海底工作环境，实现更加准确的操作。
在操控技术的改良中，目标就是要能够克服海洋环境和复杂场地的影响，提高水下机器人的自主水平。
同时，操控技术的改良也可以让水下机器人在危险环境中完成任务，保障人员的安全。
3. 电力技术的升级水下机器人的电力技术是着重考虑客观实际运用需求对水下机器人所选用动力和动力传动技术的能力技术。
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24 | 电子制作 2019年02月国各项海洋技术都得到了大幅度的发展，水下机器人是海洋开发技术的重要技术之一。
水下机器人可在被严重污染环境、危险程度高的环境以及可见度为零的水域代替人工在水下长时间作业，具有良好的工作能力。
同时，水下机器人在石油开发、科学研究、海底地貌勘察、水下实施检查和军事等领域也得到了广泛应用。
1 水下机器人的定义和分类水下机器人也称作无人水下潜水器，它可以在水下代替人类完成某些复杂任务。
水下机器人的分类方式有很多种，通常可以分为载人水下机器人(HOV)，遥控机器人(ROV)和智能水下机器人(AUV)三类，见表1。
表1 水下机器人的分类类型特点缺点代表HOV人机协作、精准操作、实时通信成本高、活动环境受限、对工作人员有危险蛟龙号、深海勇士、探索者ROV 信息传播能力强、水面基站提供动力电缆脆弱、活动范围小海马号、海星6000AUV 灵活性强、安全性能高、隐蔽性好、活动范围大、智能性高通信技术有限、回收工作困难、能源有限CR-01、CR-02、潜龙一号、潜龙二号2 国内外水下机器人研究现状■2.1 载人水下机器人发展现状载人水下机器人包括蛟龙号和深海勇士号等。
蛟龙号载人潜水器是中国自行设计、自主集成研制的第一台作业型深海载人潜水器，在2012年6月，蛟龙号创造了下潜7062米的中国深潜载人记录。
深海勇士号载人潜水器是中国第二台深海载人潜水器，它可以下潜到水下4500米处进行作业。
■2.2 遥控机器人发展现状遥控机器人包括海马号、海星6000等。
海马号是我国自主研制的首台4500米级深海遥控无人潜水器作业系统， ■2.3 智能水下机器人发展现状智能水下机器人包括包括AUV 以及水下滑翔机（UG）等，潜龙一号是由中科院沈阳自动化所联合中科院声学所、哈工程大学研制的AUV，深入水下6000米，可以在水下工作中完成了探测海底地形地貌等一系列任务。
潜龙二号是以中科院沈阳自动化作为技术总体单位，与多个研究所共同研制的水下机器人，可以用于多金属硫化物等深海矿产资源的勘探作业。
“海燕-II”是由天津大学研发的一款水下滑翔机，针对于工作深度、航行速度等方面实现优化发展。
“海翼”深海UG 是中国科学院沈阳自动化研究所在2017年研制出的一款7000米级水下机器人。
天津大学研制的“海燕-10000”以8213 米的深度创造深海UG 的世界纪录。
■2.4 国外研究情况国外一些国家对AUV 的研制开始较早，有较长的发展历史，在近代的海上工作中发挥了巨大作用。
主要AUV 包括:REMUS 6000（挪威Kongsberg 公司）、Bluefin21（美国Hydroid 公司）、Autosub 6000（英国南安普顿国家海洋中心）、SeaBed AUV（美国伍兹霍尔研究所）等[1]。
3 水下机器人关键技术研究概述■3.1 智能控制技术3.1.1 智能控制智能控制是一个由人工智能、自动控制和运筹学的交叉构成的交叉学科。
近年来，智能控制技术成为水下机器人发展的一个重要技术。
水下机器人难于控制的原因有几个方面，水下机器人在运行中收到海流等外界极不稳定环境因素的干扰，使其控制变得更加困难；水下机器人各项参数的高度的非线性的特点；水下机器人的水动力性能在不同的海洋环境下会改变较明显；海底水下机器人水动力系数难以测量，不能获得一个较为准确的数据；水下机器人体积大、质量大，因此所受惯性大，运动变化难以在较短的时间内实现；水下机器人在运动过程中重心和浮心易改变会引起控制较为困难等。
智能控制如果能用在水下机器人，可以更好的使其适应复杂的海洋环境。
3.1.2 智能控制的发展概况智能控制技术应用于60年代，形成于70年代，应用实践于80年代，快速发展于90年代。
3.1.3 智能控制系统的类型（1）专家（仿人）控制系统：由工程控制论和专家系统结合而成，总结人的控制经验、方法和各种人类自主进行的推理技巧，进而实现控制的一种经验控制系统。
（2）神经网络控制系统：将一些变化信号经过神经网络系统的评价函数映射为控制信号对系统进行控制。
（3）模糊控制系统：应用于无法建立数学模型或者难以建立数学模型的情况之下。
（4）分级集成智能控制系统：运用多个层次的系统结构来实现控制，或运用多种控制方法类型结合在一起构成的智能控制系统[2]。
3.1.4 智能控制的主要功能特点水下机器人智能控制的主要功能特点有自适应功能、学习功能、组织功能、鲁棒性、容错性、实时性等。
自适应功能、学习功能、组织功能是水下机器人智能控制的核心技术，鲁棒性、容错性、实时性是水下机器人智能控制的基础和保证。
3.1.5 智能控制的应用对象（1）更加复杂的任务要求引入智能控制技术解决传统的控制技术难以精准控制的复杂任务。
（2）非线性的模型引入智能控制系统，对非线性模型的处理上实现进一步的研究及处理。
（3）掌控自适应能力的模型引入智能控制技术提高水下机器人的自适应能力和自我决策能力，机器人能够较好地处理特殊情况，使控制更加自如有效[2]。
■3.2 导航通信技术3.2.1 导航通信由于噪声、洋流等多种环境因素对导航过程的影响，水下机器人的实际运行路线与规划路线会有较大的偏差，通过对导航通信技术的研究，可以在提高导航精度、提高机器人完成任务的能力等方面实现突破。
3.2.2 导航技术分类（1）航位推算：通过记录机器人自身的运动方式和运动时间，大致推算机器人的航行位置。
但由于不同洋流等不确定因素众多，航位推算的准确率较低。
（2）惯性导航：惯性导航系统实质上是一种参数测量装置，可以测量加速度、角速度等多种物理量以致于实现辅助导航的功能。
（3）GNSS的定位方法：通过研制水下GPS导航定位系统提高水下航行的精度，该系统的精度极高，位置测量精度可达5厘米[3]。
（3）多普勒声纳导航：应用多普勒效应，通过检测声音的传播差异，推算出距离的差异，从而实现导航，这种导航技术适用的空间范围大，但是精度较低。
（4）视频导航：通过进行水下视频实时传导实现导航，精度较高，但在长距离导航时运用的能力较差。
（5）组合式导航：多种导航技术相结合。
例如：在距离目标距离较远时运用声纳导航，虽精度较低，但可以实现快速运行；在距离目标较近时运用视频导航，实现高精度的准确导航。
3.2.3 通信技术通信技术就是通过某些技术的支持实现良好的信息传递，主要的方式有水声通信、电缆通信、蓝绿光通信以及庞大的通信系统构成的通信网络等。
在陆地上主要运用的通信方式是电磁波通信，但是在海洋中，电磁波难以长距离传播，因此水声通信成为水下较好的通信方式。
它的工作原理是通过数字化处理技术将声音、图像、文字等信息转变为电信号，利用信号转化装置将电信号转化为声信号，发射端以水为媒介将声信号传递出去，接收端接收到信号后，再将声信号转变为电信号，进而转化为声音、文字、图像等信息[4]。
此外，电缆通信也是一种运用较多的通信技术，主要运用于ROV上，具有传播信息量多、传播信息稳定性高等特点，但由于电缆的限制，导致这种通讯方式控制的机器人活动能力受限，不能大范围运动。
随着科技的发展，蓝绿光通信成为了当前的主要发展方向，蓝绿光通信具有传播速度快、抗衰减能力强等诸多优势，有望在水下机器人的通信中实现新突破。
■3.3 组网编队技术为了更好的实现导航通信技术，组网编队技术显得尤为重要，建立水下机器人组网编队通信系统结构有诸多优势。
组网编队可以给予水下机器人个体之间的信息交流传递、协调配合一定的支持，同时使信息可以在机器人内部不同功能模块之间流通，从而实现了从单一个体到集群组网工作的突破。
相关的领域主要有：协助观测、任务分配、立体综合观测网等[5]。
（下转第55页）www�ele169�com | 25第一行即可。
这里有5个池化层，卷积7的特征图为原图像的1/32，在FCN的卷积中图像大小不会受到影响而改变，像素难免会有损失，但是特征图基本上是不会受到太大影响的。
再通过32x的下采样，图像大小重新变回32x32。
在这里加入一卷积将其大小进行扩大。
若此卷积核的大小也恰好是为32，那需要反馈训练1024（32x32）个权重便可以完成一个32x的上采样，也就是反卷积。
类似的，我们也就能了解到16倍和8倍操作的具体过程，原理同32倍是大同小异的。
通过三种上采样结果的对比，我们不难发现得到的结果不再过度模糊，慢慢条理清晰，便于分辨。
■3.3 全卷积神经网络（FCN）优点及缺陷将FCN与传统的CNN方法对比，我们可以发现FCN 的优点：一是其对输入的图片的尺寸大小没有要求，在训练时，可以放入不同尺寸的照片，可以大大增加选择要训练的对象，更加便捷。
二是FCN更加高效，避免了CNN对相似像素点计算卷积过程的大量重复。
万物皆有缺陷，FCN并不完美，一是其结果还是达不到我们追求的高度精准，虽然FCN-8s对比于FCN-32s有了很大提高，然而其结果仍略有模糊和平滑，对其中种种细节无法达到高度敏感。
二是缺乏一定的空间一致性。
■3.4 基于深度学习的医疗图像分割根据上文的描述，我们将利用全卷积网络对人体内拍摄到的图片进行语义分割。
我们可以对人体内的器官逐一进行分割，从而可以让机器了解人体内部的结构。
然而特别之处在于我们会在语义分割的过程中，将疾病检测的信息融入到图像分割中，进而疾病产生的部分单独地在图像中以单独的语义标注出来，这样的做法可以利于医生在后续的检查中清晰的看到疾病的位置，节约了医生大量的精力和时间且大大减少误诊误判造成的损失和影响。
由此看来，基于深度学习的图像分割定能在医学领域再次大放光彩！4 展望与总结本文将深度学习用于医学图像分割，理论上来讲这可以极大地减轻医生的人力和物力方面的支出。
本文没有做出完整的系统，只是做了理论上的设计。
后续的工作应该去实际设计一套系统。
参考文献＊ [1] 罗希平, 田捷, 诸葛婴,等. 图像分割方法综述[J]. 模式识别与人工智能, 1999(3):300-312.＊ [2] 王江涛, 石红岩, 李文. 彩色图像分割算法综述[J]. 网络空间安全, 2015(4):76-80.＊ [3] 韩思奇, 王蕾. 图像分割的阈值法综述[J]. 系统工程与电子技术, 2002, 24(6):91-94.＊ [4] 刘松涛, 殷福亮. 基于图割的图像分割方法及其新进展[J]. 自动化学报, 2012, 38(6):911-922.＊ [5] 叶齐祥, 高文, 王伟强,等. 一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割算法[J]. 软件学报, 2004, 15(4):49-57.4 水下机器人未来发展趋势和展望■4.1 智能化使水下机器人更加智能化。
更好的运用智能控制系统于水下机器人之中，提高水下机器人自适应、自学习、自判断能力，使水下机器人在遇到不同状况时可以作出准确且恰当的决定，能够最大限度地适应外部环境。