1、水下滑翔机器人的发展与控制综述

水下滑翔机器人的发展与控制综述

1. 引言

海洋占据了地球表面积的71%,蕴含着丰富的生物资源、矿产资源和广阔的空间资源。随着经济和技术的蓬勃发展,海洋探索受到了全球的广泛关注。然而,由于海洋环境复杂,探索海洋极具挑战性。主要原因包括:
- 海洋面积过大,人类或水下航行器受限于能源,无法遍历所有区域。
- 海洋中存在不可预测的洋流和极端天气,水下环境错综复杂,对水下探索设备的稳定性和机动性要求极高。
- 水下通信和信号传输问题至今尚未得到有效解决,如全球定位系统(GPS)只能在空气中传输,水下声学通信距离也不够长。

目前,水下无人航行器(UUVs)主要用于海洋探索,包括自主水下航行器(AUVs)和遥控水下航行器(ROVs)。ROV需要电缆操作,而AUV是完全自主的类型,因此AUV更适合大面积海洋观测。水下滑翔机(UG)作为具有长续航特性的AUV,是近年来最有效的海洋观测水下无人平台。与其他水下航行器相比,UG可通过改变净浮力实现滑翔运动,具有能耗低、导航范围广、续航时间长和噪音低等优点。它可配备一系列研究仪器,实时测量和传输深度、盐度、温度和海流等环境数据,在海洋环境监测、资源探测和灾害预报中发挥着重要作用。

自1989年以来,众多科学家在水下滑翔机器人领域开展了大量研究。随着经济和技术的发展,近年来涌现出大量新型水下滑翔机器人(UGRs),它们在外观、驱动机制和能源动力系统方面进行了一定的创新和改进。

2. 水下滑翔机器人的原型

根据框架,UGRs可分为传统UGs、混合驱动UGs、仿生UGs、热驱动UGs和其他类型。下面主要介绍传统UGRs。

传统UGRs基于Stommel提出的UG概

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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