美国国家海洋和大气管理局（NOAA）将于今年春天在阿拉斯加州朱诺试验跟踪带有标签的鱼类和收集海洋环境数据的新方法。他们计划测试智能水下机器人（AUV）对今后研究鱼类在海水中的运动有何帮助。研究人员通过程序编制，使得鱼雷形状的AUV能在水下安静地游戈，探测并记录带有低频声学标签的鱼类。AUV上的其它传感器可收集环境数据，包括海流速度、水温、盐度、氧浓度和叶绿素水平，而侧扫声纳同时记录海底图像。

AUV能独立运行超过12个小时，按照预先编程设定的路径在各种深度航行，并定期浮上海面使用GPS系统核对并校正其位置。预定的研究项目在NOAA、阿拉斯加渔猎部、阿拉斯加大学费尔班克斯和拉特格斯分校，以及新泽西州立大学之间合作展开。朱诺周围的水体对AUV技术是一个严峻的考验，该海区地形多变，海洋状况各异，从而可以进行一系列的试验，对AUV的能力和性能进行一次彻底地评估。

研究人员将为20尾鱼带上声学标签，为AUV提供“运动的目标”。他们还将把标签放在静止的浮标上，用以提供位置和深度已知的静态目标。还将使用船只对这些目标进行跟踪，以与AUV的跟踪结果进行比较。还将就AUV的精度，效率和收集数据的成本与固定式声学传感器进行比较。如果AUV技术被证明是可行的，就可以被用于确定诸如裸盖鱼，庸鲽，石斑鱼，狭鳕和鲱鱼等重要商业鱼类和饵料鱼类的分布，运动和栖息地的使用等方面的信息。

（来源：http://www.fakr.noaa.gov）