地球表面的70%以上被水覆盖，然而科学家对太空的了解比海洋中所发生的更多。
科学家们正在努力提高他们对海洋环境的了解的一种方法是通过使用智能水下机器人（AUV），可编程机器人车辆，可以独立研究海洋及其居民。
但是auv收集的数据需要时间来分析和解释，科学家经常失去实时使用这些关键信息的能力。
特拉华大学地球、海洋与环境学院海洋科学与政策学院主任马克·莫林表示，最近，他与人合著了一篇题为《机器人技术》(Robotics)的论文，论述了将水下机器人上的多传感器系统连接起来的优势，使水下机器人能够实时合成声音数据，从而能够独立地决定下一步采取什么行动。
俄勒冈州立大学的同事对莫林和凯利Benoit-Bird的想法发生了共同撰写本文，而他们正在海洋舌头进行大规模分布研究，这是一个深海海洋沟渠andros和巴哈马的新普罗维登斯群岛。
在海军研究办公室的资助下，莫林和伯努瓦-伯德正在调查鱼类、磷虾和鱿鱼等食物来源是否在吸引鲸鱼到该地区的过程中发挥了作用。
在那里，研究人员决定进行一个简单的实验，以测试模块化AUV是否用于深海研究被称为REMUS600的机器人可以根据生物信息(比如乌贼的大小或浓度)，自主做出决定并触发新的任务。
“我们知道车辆具有比以前所申请更多的能力，”莫林，利用UD的机器人发现实验室的研究和联合创始人使用机器人技术的早期采用者。
完成这项任务比人们想象的要困难得多。首先，海洋是一个动态的环境，它总是在变化和移动。类似地，像鱿鱼这样的海洋生物也在不断地运动，被洋流推来推去，迁徙、游泳并改变它们的行为。
“你在任何给定的例子中看到的是在稍后改变的情况下，”Moline说。
研究人员预先为REMUS上的计算机编程，以便做出某些决定。在调查海平面以下1640至3000英尺的海洋时，船上的计算机正在分析声纳数据海洋生物在水中的大小和密度。
当车辆上的声学传感器检测到鱿鱼的正确尺寸和浓度时，它触发了第二个任务：报告机器人在水中的位置，然后运行预编程网格以映射到更精细的区域。
当扫描向南移动时，较高级别的扫描显示在一个区域中的一个区域中的鱿鱼和类似尺寸的鱿鱼的第二个紧密编织质量。根据Moline的说法，如果REMU仅被编程为保持直线行驶，则这些细节可能会错过。
“It was a really simple test that demonstrated that it’s possible to use acoustics to find a species, to have an AUV target specific sizes of that species, and to follow the species, all without having to retrieve and reprogram the vehicle to hunt for something that will probably be long gone by the time you are ready,” he said.
研究人员还想知道乌贼和其他猎物是如何在水柱中水平分布的，以及这些分布是如何根据海洋条件或捕食者(如鲸鱼)的存在与否而变化的。
结合现有的机器人技术，以这种方式探索水域，可以帮助填补信息空白，并可能阐明科学家不知道的猎物分布规模。
“想象一下，如果车辆根据实时信息不断触发新的任务，我们还能学习什么？”莫林说。
通过多种决策循环，他继续，AUV可以追随整个鱿鱼或其他海洋生物，看看他们去的地方，并在猎物穿越海洋的连续路线图。这是一个令人兴奋的想法，有可能揭示关于猎物移动和行为如何的新细节 - 该小组是否分解到多个学校，它们会散布或聚集在时间 - 如果是的话，是什么影响这些变化？
另一种选择是，只有当它看到特定的东西时，比如特定的物种或特定的捕食者和猎物的组合，自动水下航行器才会触发更深的观察。
“这只是一个开始，”莫林说。
提交：M2M（机器到机器）
