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autonomous underwater vehicle
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AI生成流场以实现更快的3D水下导航
研究人员开发了一种新颖的3D水下路径规划方法，通过使用生成流场代理，特别是条件生成对抗网络（cGAN）。这些cGAN，包括PatchGAN和具有自注意力机制的2D3DGAN，可以替代计算成本高昂的雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟。生成模型能够快速合成复杂的流场体积，从而实现自主水下航行器（AUVs）的实时路径规划。该方法显著降低了能源消耗，并避免了高速尾流的遭遇，为海上机器人提供了实用的解决方案。
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五角大楼寻求紧凑、快速部署的自主潜艇以获得战略优势
美国国防部高级研究计划局（DARPA）已启动“深思”（Deep Thoughts）项目，旨在开发能够达到全海洋深度的紧凑、经济高效的自主水下航行器（AUV）。该计划力求通过材料、制造和设计的进步，显著减小这些深海系统的尺寸、成本和开发时间。该项目寻求新颖的子系统架构和制造技术方法，以实现快速设计和集成，其明确目标是通过响应迅速且可扩展的深海接入来提供战略优势。