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机器人将配备多功能AI，可在检查水下基础设施时快速适应不可预测的条件。

一些国家最重要的基础设施隐藏在水下。然而，访问其中大部分的困难使得重要的损坏检查很少发生。

发送人员需要大量培训，并且由于通常极端深度可能需要数周才能恢复。水下结构远远超过技术潜水员检查它们。

机器人被设计用于执行一些危险任务。问题是到目前为止，他们缺乏处理水下条件不可预测和迅速变化的性质的聪明才智。

史蒂文斯理工学院的研究人员正在开发算法，使这些水下机器人能够检查和保护基础设施。

他们的工作由史蒂文斯机械工程教授Brendan Englot领导。

“有很多困难的干扰推动机器人周围，而且通常情况非常差，因此难以让车辆在水下给予相同的态势感知，以至于一个人只是在地上走来走去或在空中， “Englot说。

Englot和他的团队正在使用强化学习来训练算法。机器人不是使用精确的数学模型，而是执行动作并观察它是否有助于实现其目标。

通过一个反复试验的案例，用收集的数据更新算法，以找出处理水下条件变化的最佳方法。这将使机器人即使在先前未映射的区域中也能够成功地进行机动和导航。

最近派出一名机器人执行任务，以绘制曼哈顿码头的地图。

“我们没有先前的那个码头模型，”Englot说。“我们能够将我们的机器人送下来，并且能够在整个任务中成功找到自己的位置。”

机器人使用声纳来获取数据，这被广泛认为是海底导航最可靠的数据。它通过测量高频啁啾从附近结构反弹所需的时间，类似于海豚的回声定位。

这种方法的一个缺陷是你只能接收类似于灰度医学超声波的图像。Englot和他的团队认为，一旦结构被绘制出来，机器人的第二次通过可以使用相机来获得关键区域的高分辨率图像。

目前，它还处于早期阶段，但是Englot的项目就是人工智能如何为机器人技术创造新时代的一个例子，它可以提高效率，同时降低对人类的风险。