在海洋探索和科研领域，水下无人机（UUV）以其灵活性和自主性成为不可或缺的工具，实现UUV在水下高效导航与自主探索仍面临诸多挑战，水下的复杂环境，如水流、温度梯度、生物活动等，对UUV的传感器和控制系统提出了高要求，水下通信的延迟和不稳定也是制约UUV自主性的关键因素，如何设计UUV的能源系统以支持长时间的自主作业，同时保证其在水下的隐蔽性和机动性，也是亟待解决的问题。
为应对这些挑战，研究人员正致力于开发更先进的传感器技术、优化控制算法、以及探索新型能源解决方案，利用机器学习算法提高UUV对环境的自适应能力，或采用新型电池和能量收集技术延长其续航时间，加强UUV的自主决策能力，使其能在复杂环境下做出更精确的决策，也是未来研究的重要方向，实现高效的水下导航与自主探索，需要跨学科的合作与创新，以推动水下无人机技术的不断进步。
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水下无人机通过集成声纳、多普勒测速仪及AI算法，实现精准的水下定位与自主路径规划。
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