多波束系统无法实时直观的反映海底情况，必须先构建数字地形模型，再根据dtm构建地貌影像图，从而反映细微的地形起伏所导致的坡度和坡向变化；此外，多波束的中央波束探测效果好，边缘波束效果差；多波束采用三维可视化的方法进行目标判断，在3d gis系统中可以直接提取目标物的平面位置和高度，还能够---同的角度进行观察，便于掌握目标物的形状特征。但是，水下机器人研发，除非我们在进行测深的同时采集反向散射强度信息，否则我们无法得到与目标物的底质类型相关的信息。对于埋在海底以下，或者其他没有明显外形特征的目标，大连水下机器人，多波束和侧扫声呐往往---为力。
基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 wigner-vill分布、小波变换、---统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括---统计（---谱估计、基于---累积量的 arma模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非---自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。
多auv协同智能化系统是由多个同构或异构智能无人子auv系统组成的空间、时间、事件和功能分布的复杂系统。具有高度并行性、鲁棒性和协作性的多auv智能系统已成为智能auv发展的重要方向之一。该系统具备信息收集和环境认知能力，水下机器人生产，可借鉴人类在认知过程中的认知信息处理、复杂环境认知算法、基于认知的学习和推理方法等，感知、识别、理解其所处的水下环境。
智能化系统主要涉及自主控制、多源信息融合、水声通信、场景分割、目标检测与识别、导航、地图构建等多项关键技术，朝长航时、大---、智能化、模块化、体系化、协同化等方向不断发展。多auv协同智能化系统将突下通信和组网局限，通过水下传感器网络，从独立运作升级为与可其他平台协同完成复杂任务。
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