遥控潜水器是一种可以遥控的水下运行器，用于水下探测。专门用于扫雷作业的是扫雷遥控潜水器，用于以探测、清除海域的水 雷障碍，以避免不必要的人员伤亡。
2020年4月23日，海斗一号搭乘“探索一号”科考船奔赴马里亚纳海沟，在短时间内完成了海试和试验性应用任务。6月8日，历经40余天，“海斗一号”搭乘“探索一号”科考船载誉归来。“海斗一号”在马里亚纳海沟实现4次万米下潜，最大下潜深度10907米，刷新了我国潜水器最大下潜深度纪录。在高精度深度探测、机械手作业、近海底工作时间、声学探测与定位、声学通信作用距离及高清视频传输等方面，创造了我国潜水器领域多项第一。
“海斗一号”在国内首次利用全海深高精度声学定位技术和机载多传感器信息融合方法，完成了对挑战者深渊全球最深区域的巡航探测与高精度深度测量，获取了完整的全海深剖面与深渊海底的温盐深、深度剖面洋流变化等数据，为研究深渊水团特性的空间变化规律、深渊底层洋流结构等，提供了宝贵的数据资料。
机械手是一种能模仿人手和臂的某些动作功能，用以按固定程序抓取、搬运物件或操作工具的自动操作装置。特点是可以通过编程来完成各种预期的作业，构造和性能上兼有人和机械手机器各自的优点。机械手主要由执行机构、驱动机构和控制系统三大部分组成。机械手的种类，按驱动方式可分为液压式、气动式、电动式、机械式机械手;按适用范围可分为专用机械手和通用机械手两种;按运动轨迹控制方式可分为点位控制和连续轨迹控制机械手等。
机械手是比较早出现的工业机器人，也是比较早出现的现代机器人，它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，能在有害环境下操作以保护人身安全，因而广泛应用于机械制造、冶金、电子、轻工和原子能等部门。
水下声学定位
是指用水声设备确定水下载体或设备的方位、距离的技术。是用水声设备确定水下载体或设备的方位、距离的技术。根据从构成基阵的三个以上声应答器接收到的声脉冲信号到达时间或相位进行定位。按应答器基阵基线长度分为长基线定位，短基线定位、超短基线定位。
主要三类声学定位系统：
1、超短基线定位系统
超短基线的所有声单元(≥3)集中安装在一个收发器中，组成声基阵，声单元之间的相互位置精确测定，组成声基阵坐标系，声基阵坐标系与船的坐标系之间的关系要在安装时精确测定，包括位置和姿态(声基阵的安装偏差角度：横摇、纵摇和水平旋转)。系统通过测定声单元的相位差来确定换能器到目标的方位(垂直和水平角度);换能器与目标的距离通过测定声波传播的时间，再用声速剖面修正波束线，确定距离。以上参数的测定中，垂直角和距离的测定受声速的影响特别大，其中垂直角的测量尤为重要，直接影响定位精度，所以多数超短基线定位系统建议在应答器中安装深度传感器，借以提高垂直角的测量精度。超短基线定位系统要测量目标的绝对位置(地理坐标)，必须知道声基阵的位置、姿态以及船艏向，这可以由GPS、运动传感器和电罗经提供。系统的工作方式是距离和角度测量。
2、短基线定位系统
短基线定位系统由3个以上换能器组成，换能器的阵形为三角形或四边形，组成声基阵。换能器之间的距离一般超过lom，换能器之间的相互关系精确测定，组成声基阵坐标系，基阵坐标系与船坐标系的相互关系由常规测量方法确定。短基线系统的测量方式是由一个换能器发射，所有换能器接收，得到一个斜距观测值和不同于这个观测值的多个斜距值，系统根据基阵相对船坐标系的固定关系，配以外部传感器观测值，如GPS、MRU、Gyro提供的船的位置、姿态、船艏向值，计算得到目标的大地坐标。系统的工作方式是距离测量。
3长基线定位系统
长基线系统包含两部分，一部分是安装在船只上的收发器或水下机器人，另一个部分是一系列已知位置的固定在海底上的应答器，至少三个以上。应答器之间的距离构成基线，长度在上百米到几千米之间，相对超短基线、短基线，称为长基线系统。长基线系统是通过测量收发器和应答器之间的距离，采用测量中的前方或后方交会对目标定位，所以系统与深度无关，也不必安装姿态、电罗经设备，即长基线定位是基于距离测量。从原理上讲，系统导航定位只需要2个海底应答器就可以，但是产生了目标的偏离模糊问题，另外不能测量目标的水深，所以至少需要3个海底应答器才能得到目标的三维坐标。实际应用中，需要接收4个以上海底应答器的信号，产生多余观测，提高测量的精度。系统的工作方式是距离测量。
声学定位技术的用途，主要包括：
海洋工程———海洋油气开发、海底光缆管线铺设及维护等工程，提供水下导航定位技术支持。大洋调查———利用深拖设备如ROV、UUV、AUV等进行深海矿产资源的探测和开发。
国防建设———潜艇、水面舰只的调遣、作战航行离不开导航定位，特别对潜艇来说，仅仅依靠无线电、GPS、惯性导航是不够的，而使用声学定位系统导航，再配合电子海图，则可以大大提高潜艇的作战能力。
其他方面———海洋灾害性地质研究、水下考古探测等，需要声学定位系统为其资料提供准确的空间位置。
多传感器信息融合技术
利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
多传感器信息融合技术体系架构
有三种：分布式、集中式和混合式。
1)分布式：先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好，但跟踪的精度却远没有集中式高;分布式的融合结构又可以分为带反馈的分布式融合结构和不带反馈的分布式融合结构。
2)集中式：集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理，可以实现实时融合，其数据处理的精度高，算法灵活，缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大，故难于实现;
3)混合式：混合式多传感器信息融合框架中，部分传感器采用集中式融合方式，剩余的传感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有较强的适应能力，兼顾了集中式融合和分布式的优点，稳定性强。混合式融合方式的结构比前两种融合方式的结构复杂，这样就加大了通信和计算上的代价。
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