自律型水中車両
Blackghost AUV は、外部からの制御なしに水中攻撃コースを自律的に実行できるように設計されています。
水中機雷の探知・破壊を目的としたPluto Plus AUV。ノルウェーの機雷掃海艇KNM Hinnøyより

自律型水中機（AUV）は、オペレーターからの継続的な入力を必要とせずに水中を移動するロボットです。AUVは、無人水中機と呼ばれる海中システムのより大きなグループに属し、この分類には、オペレーター/パイロットが水面からアンビリカルケーブルまたは遠隔操作装置を介して操縦・駆動する非自律型遠隔操作型水中機（ROV）が含まれます。軍事用途では、AUVは無人水中機（UUV ）と呼ばれることが多いです。 水中グライダーはAUVのサブクラスです。ホーミング魚雷もAUVのサブクラスとみなされます。

歴史

最初のAUVは、1957年という早い時期に、ワシントン大学応用物理学研究所でスタン・マーフィー、ボブ・フランソワ、そして後にテリー・エワートによって開発されました。「自走式水中調査機」（SPURV）は、拡散、音響伝達、潜水艦の航跡の研究に使用されました。

初期のAUVは1970年代にマサチューセッツ工科大学で開発されました。そのうちの1台はMITのハート海洋博物館に展示されています。同時期には、ソビエト連邦でもAUVが開発されていました[ 1 ]（ただし、このことはずっと後になってから広く知られるようになりました）。

アプリケーション

このタイプの水中ロボットは、有人ロボットよりも安価であるため、近年、水中の探索・探査における魅力的な代替手段となっています。過去数年間、海洋における探査・採掘プログラムの課題に対応するために、水中ロボットの開発が盛んに行われてきました。最近では、海洋学や沿岸管理における長期データ収集を目的としたAUVの開発に研究者が注力しています。[ 2 ]

コマーシャル

石油・ガス業界では、海底インフラの建設に着手する前に、AUVを用いて海底の詳細な地図を作成しています。これにより、パイプラインや海底仕上げを、環境への影響を最小限に抑えながら、最も費用対効果の高い方法で設置することが可能になります。AUVの導入により、調査会社は従来の海底地形測量では効果が低い、あるいは費用がかかりすぎる海域でも、精密な調査を実施できるようになりました。また、パイプライン敷設後の調査も可能になり、パイプラインの検査も可能になりました。パイプライン検査や水中人工構造物の検査におけるAUVの利用は、ますます一般的になりつつあります。また、海底採掘や多金属団塊岩の採取を目的としたAUVの開発も進められています。[ 3 ]

研究

サウスフロリダ大学の研究者が、太陽光発電の「ツイート」型AUV（SAUV）であるTavros02を展開しました。

科学者はAUVを用いて湖、海洋、海底を調査します。AUVには様々なセンサーを搭載することができ、様々な元素や化合物の濃度、光の吸収・反射、微生物の存在などを測定できます。例えば、導電率・温度・深度センサー（CTD）、蛍光計、pHセンサーなどが挙げられます。さらに、AUVは曳航機として構成され、カスタマイズされたセンサーパッケージを特定の場所に届けることもできます。

ワシントン大学応用物理学研究所は、1950年代からシーグライダーAUVプラットフォームの開発に取り組んできました。シーグライダーはもともと海洋研究用に設計されましたが、近年ではアメリカ海軍や石油・ガス業界などの組織から大きな関心を集めています。[ 4 ]

AUVが環境と直接相互作用する例として、クイーンズランド工科大学（QUT）が開発したオニヒトデロボット（COTSBot ）が挙げられます。COTSBotは、グレートバリアリーフに被害を与えるオニヒトデ（Acanthaster planci）を発見し、駆除します。ニューラルネットワークを用いてヒトデを識別し、胆汁酸塩を注入して駆除します。[ 5 ]

クイーンズランド工科大学は、COTSBotの前身となるRangerBot AUVを開発し、グレートバリアリーフや世界中のサンゴ礁の監視に役立てています。RangerBotは単独での運用を想定して開発され、航行、障害物検知、管理作業のためのリアルタイムのオンボードビジョン機能を備えています。[ 6 ]

趣味

多くのロボット研究者は趣味としてAUVを製作しています。これらの自作AUV同士が目的を達成しながら競い合う競技会もいくつか開催されています。[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]市販のAUVと同様に、これらのAUVにはカメラ、ライト、ソナーなどを搭載できます。しかし、限られたリソースと経験不足のため、趣味用のAUVは運用深度、耐久性、洗練度において市販モデルと競合することはほとんどありません。さらに、これらの趣味用のAUVは通常外洋航行は行わず、ほとんどの時間をプールや湖底で運用します。シンプルなAUVは、マイクロコントローラ、PVC製圧力ハウジング、自動ドアロックアクチュエータ、注射器、DPDTリレーから構成できます。[ 10 ]競技会の参加者の中には、オープンソースソフトウェアを活用した設計を行う人もいます。[ 11 ]

違法薬物取引

GPSナビゲーションによって目的地まで自律的に移動する潜水艦は、違法麻薬密売人によって製造されたことがある。[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]

航空事故調査

自律型水中車両、例えばAUV ABYSSは、エールフランス447便などの行方不明の飛行機の残骸の発見に使用されており、[ 16 ]また、ブルーフィン21 AUVはマレーシア航空370便の捜索に使用された。[ 17 ]

軍事用途

MK 18 MOD 1 ソードフィッシュUUV
Mk 18 Mod 2 キングフィッシュ UUV
キングフィッシュUUVの打ち上げ

アメリカ海軍の無人潜水艇（UUV）マスタープラン[ 18 ]では、2004年に以下のUUVミッションが特定されました。

  • 情報収集、監視、偵察
  • 地雷対策
  • 対潜水艦戦
  • 検査/識別
  • 海洋学
  • 通信/ナビゲーションネットワークノード
  • ペイロードの配信
  • 情報作戦
  • 時間的に重要な攻撃

2014年までに海軍マスタープランは全てのUUVを4つのクラスに分類した。[ 19 ]

  • 携帯型車両クラス: 排水量25～100ポンド、航続時間10～20時間、小型水上艇から手動で発進可能(例: REMUS、Mk 18 Mod 1 ソードフィッシュUUV)
  • 軽量車両クラス：最大排水量500ポンド、20～40時間の滞空時間。RHIBから発射回収システムを使用して発射、または水上艦（Mk 18 Mod 2 Kingfish UUVなど）のクレーンで発射。
  • 大型車両クラス：最大排水量3,000ポンド、航続時間40～80時間、潜水艦から発射
  • 大型車両クラス：排水量10英トンまで。水上艦および潜水艦から発射される。

2019年、海軍は5隻のオルカUUVを発注した。これは海軍にとって初の戦闘能力を備えた無人潜水艦の取得となる。[ 20 ]

2022年から23年にかけてのロシアによるウクライナ侵攻の間、ウクライナ軍は自律制御アーキテクチャを用いた無人水上艦（USV）技術において数々の進歩を遂げ、時には任務中の遠隔ロボットによるアップデートも行われた。2022年10月にはセヴァストポリ海軍基地のロシア海軍艦艇に対する複数のUSVによる攻撃[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]、 2022年11月にはノヴォロシースクのロシア海軍施設に対する複数のUSVによる攻撃[ 24 ]が行われ、2023年8月にはノヴォロシースクへの追加攻撃が行われた。[ 25 ] [ 26 ] ロシア海軍はこれらの攻撃の結果、防御と艦隊戦略の両方を適応させ、[ 27 ] [ 21 ] [ 28 ] 2024年1月までにウクライナ海軍はロシアのUSV防御の強化に対する攻撃能力を高めるためにAUVを開発していました。[ 29 ]

車両デザイン

過去50年ほどの間に数百種類ものAUVが設計されてきましたが[ 30 ]、まとまった台数を販売している企業はごくわずかです。国際市場でAUVを販売している企業は約10社あり、Kongsberg Maritime、HII（旧Hydroid、以前はKongsberg Maritimeが所有）[ 31 ]、Bluefin Robotics、Teledyne Gavia（旧Hafmynd）、 International Submarine Engineering (ISE) Ltd、Atlas Elektronik、RTsys、[ 32 ] 、 MSubs [ 33 ]、OceanScanなどです[ 34 ] 。

機体のサイズは、人が持ち運びできる軽量AUVから、全長10メートルを超える大型機まで様々です。大型機は耐久性とセンサー搭載量の点で有利であり、小型機はロジスティクス（例：支援船の設置面積、発射・回収システム）の削減という大きなメリットがあります。

ブルーフィンやコングスベルグなど、一部のメーカーは国内政府の支援の恩恵を受けています。市場は実質的に3つの分野に分かれており、科学研究（大学や研究機関を含む）、商業オフショア（オフショアエネルギー、海洋鉱物など）、そして防衛関連用途（機雷対策、戦闘空間整備）です。これらの用途の大部分は同様の設計を採用し、巡航（魚雷型）モードで運用されます。これらの機種は、事前に計画された航路を1～4ノットの速度で航行しながらデータを収集します。

市販の AUV には、米国のWoods Hole Oceanographic Institutionで最初に開発され、現在は HII で商業生産されている小型のREMUS 100 AUV、Kongsberg Maritime とNorwegian Defence Research Establishmentが開発した HUGIN、HUGIN Edge、HUGIN Superior、HUGIN Endurance を含む HUGIN ファミリーの AUV 、Bluefin Robotics の直径 12 インチおよび 21 インチ (300 および 530 mm) の車両、ISE Ltd. Explorer、Cellula Robotics の Solus LR、RT Sys Comet および NemoSens AUV、Teledyne の Gavia、Osprey、SeaRaptor、および L3 Harris Ocean Server Iver シリーズの AUV など、さまざまな設計があります。

ほとんどのAUVは調査クラスまたは巡航AUVに分類され、円筒形または魚雷型で動力プロペラを備えています。これは、サイズ、有効容積、流体力学的効率、そして取り扱いやすさのバランスが最も優れていると考えられています。モジュラー設計を採用し、オペレーターが容易にコンポーネントを交換できるAUVも存在します。近年の開発では、従来の円筒形から、サーブ社のSabretoothハイブリッドR/AUVや最近発売されたHUGIN Edgeなど、他の形状を採用するAUVも登場しています。これらのAUVは、運用要件に合わせて形状を最適化したもの（Sabretooth）と、低抵抗の流体力学的性能を活かすもの（HUGIN Edge）の2種類があります。

2010年以降、市場は成熟し、機体の特性よりもデータに重点​​が置かれるようになりました。オペレーターの技術に対する意識が高まり、AUVの利用もそれに応じて増加しています。音響リンクを使用して機体を監視するのではなく、システムを自律的に使用するオペレーターが増えています。その結果、機上での処理とミッション中の自律性が、AUVにとってより重要な機能となっています。ほとんどのAUVは、ナビゲーションベースまたはイベントベースの自律性と考えられている機能を備えています。AUVは、センサーを操作し、進路を変更し、または水面に戻るための明確なイベントを含む地理的ミッション計画に従います。一部のAUVは、計画されたルート沿いの障害物を回避するために進路を調整する機能など、適応型自律性を備えています。現在の最先端技術は、オペレーターの入力なしに取得したデータを収集、処理し、それに基づいて動作する機体です。

2008年現在、自然界に見られる設計を模倣した新しいクラスのAUVが開発されています。現在、そのほとんどは実験段階ですが、これらのバイオミメティック（またはバイオニック）な機体は、自然界で成功した設計を模倣することで、推進力と操縦性においてより高い効率性を実現しています。そのような機体としては、Festo社のAquaJelly（AUV）[ 35 ]とEvoLogics社のBOSS Manta Ray [ 36 ]が挙げられます。

センサー

AUVは、自律航行と海洋地形の地図作成に必要なセンサーを搭載しています。代表的なセンサーとしては、コンパス、深度センサー、サイドスキャンソナーなどのソナー、磁力計、サーミスター、導電率プローブなどが挙げられます。一部のAUVには、蛍光計（クロロフィルセンサーとも呼ばれます）、濁度センサー、 pHセンサー、溶存酸素量センサーなどの生物センサーが搭載されています。

2006 年 9 月にカリフォルニア州モントレー湾で行われたデモンストレーションでは、直径 21 インチ (530 mm) の AUV が 6 ノット (11 km/h) の巡航速度を維持しながら、長さ 400 フィート (120 m) の水中聴音機アレイを牽引できることが示されました。

電波は水中を遠くまで届かないため、AUV が潜るとすぐに GPS 信号が失われます。そのため、AUV が水中を航行する標準的な方法は推測航法です。ただし、水中音響測位システムを使用することで航法を改善できます。海底に配置されたベースライン トランスポンダのネットワーク内で動作する場合、これはLBL ナビゲーションとして知られています。支援船などの水上参照が利用できる場合は、超短基線(USBL) または短基線 (SBL)測位を使用して、音響範囲と方位測定により、水上艇の既知の位置 ( GPS ) に対する海中車両の位置を計算します。位置推定を改善し、推測航法の誤差 (時間の経過とともに増大) を減らすために、AUV は浮上して独自の GPS 位置を取得することもできます。位置の決定と正確な操縦の間に、 AUV に搭載された慣性航法システムが推測航法によって AUV の位置、加速度、速度を計算します。慣性計測装置（IMU）のデータを用いて推定値を算出することができますが、海底や湖底の移動速度を測定するドップラー速度計（DVL）を追加することで精度を向上させることができます。通常、圧力センサーは垂直位置（車両の水深）を測定しますが、DVLの測定値から水深と高度を取得することもできます。これらの観測結果はフィルタリングされ、最終的な航法解が決定されます。

推進

AUV にはいくつかの推進技術があります。ブラシ付きまたはブラシレスの電動モーター、ギアボックス、リップシール、ノズルで囲まれているまたは囲まれていないプロペラを使用するものもあります。AUV の構造に組み込まれているこれらの部品はすべて推進に関与しています。他の車両は、モジュール性を維持するためにスラスタ ユニットを使用しています。必要に応じて、スラスタにはプロペラの衝突防止または騒音低減のためのノズルが装備されている場合があり、また効率を最高レベルに保ち、騒音を最低レベルに保つためにダイレクト ドライブ スラスタが装備されている場合もあります。[ 37 ]高度な AUV スラスタには冗長シャフト シーリング システムがあり、ミッション中にシールの 1 つが故障してもロボットの適切なシールが保証されます。

水中グライダーは直接推進するわけではありません。浮力とトリムを変化させることで、沈下と上昇を繰り返します。翼型の「翼」がこの上下運動を前進運動に変換します。浮力の変化は通常、水を吸い込んだり押し出したりできるポンプを用いて行われます。機体のピッチ角は、機体の重心を動かすことで制御されます。スローカム・グライダーでは、スクリューに取り付けられたバッテリーを動かすことで機体内部でピッチ角を制御します。[ 38 ]低速で低消費電力の電子機器を使用しているため、トリム状態を切り替えるのに必要なエネルギーは通常のAUVよりもはるかに少なく、グライダーは数ヶ月間の航続距離と大洋横断距離を実現できます。

コミュニケーション

水中では電波の伝播が遅いため、多くのAUVは遠隔指揮統制を可能にする音響モデムを搭載しています。これらのモデムは通常、独自の通信技術と変調方式を採用しています。2017年、NATOは海中通信のためのANEP-87 JANUS規格を批准しました。この規格は、柔軟で拡張可能なメッセージフォーマットを備えた80BPSの通信リンクを可能にします。光通信、誘導通信、RF通信などの代替通信技術が検討されており、これらを組み合わせることでマルチモーダルソリューションを実現できます。[ 39 ]また、インフラを通信経路として利用し、車両からの代替通信経路や機会を提供できるような新しい通信技術の評価も行われています。[ 40 ]

力

現在使用されているほとんどのAUVは、充電式バッテリー（リチウムイオン、リチウムポリマー、ニッケル水素など）で駆動し、何らかのバッテリー管理システムが実装されています。一部の車両は一次電池を使用しており、寿命はおそらく2倍ですが、ミッションごとにかなりのコストがかかります。以前は、アルミニウムベースの半燃料電池を使用していたシステムもありましたが、これはメンテナンスが大変で、高価な補充が必要であり、安全に処理しなければならない廃棄物も発生します。新たなトレンドとして、異なるバッテリーと電源システムをスーパーキャパシタと組み合わせるというものがあります。

参照

参考文献

  1. ^海洋技術問題研究所の自律走行車アーカイブ済み2009年5月27日、 Wayback Machine
  2. ^ Saghafi, Mohammad; Lavimi, Roham (2020-02-01). 「数値シミュレーションを用いた自律型水中機の船体先端部と後部部の最適設計による抗力低減」機械学会論文集, パートM: 海洋環境工学ジャーナル. 234 (1): 76– 88. Bibcode : 2020PIMEM.234...76S . doi : 10.1177/1475090219863191 . ISSN  1475-0902 . S2CID  199578272 .
  3. ^ 「Impossible Metals、非常に慎重な海底採掘ロボットを実演」 New Atlas、2022年12月8日。2022年12月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年1月17日閲覧。
  4. ^ 「Seaglider：自律型水中車両」。2017年11月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年5月30日閲覧。
  5. ^ Dayoub, F.; Dunbabin, M.; Corke, P. (2015).ロボットによるオニヒトデの検出と追跡. IEEE/RSJ 国際知能ロボット・システム会議 (IROS). doi : 10.1109/IROS.2015.7353629 .
  6. ^ 「RangerBot」 . QUTロボティクスセンター. 2023年1月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年1月9日閲覧。
  7. ^ “RoboSub” . 2015年6月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年5月25日閲覧。
  8. ^ Designspark ChipKITチャレンジ（このコンテストは終了しました）
  9. ^自律型水中ロボット競技会
  10. ^大阪大学NAOE教育用小型水中グライダー（MUG） 2011年3月13日アーカイブ、 Wayback Machine
  11. ^ 「Debianを搭載したロボット潜水艦が国際コンペティションで優勝」 Debian -News . 2009年10月8日. 2015年4月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年5月25日閲覧。
  12. ^ Kijk誌、2012年3月号
  13. ^シャーキー、ノエル、グッドマン、ニック・ロス (2010). 「迫り来るロボット犯罪の波」(PDF) .コンピューター. 43 (8): 116– 115. Bibcode : 2010Compr..43h.116S . doi : 10.1109/MC.2010.242 . ISSN 0018-9162 . S2CID 29820095. 2022年7月9日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2024年1月24日閲覧.  
  14. ^戦争のためのワイヤード：21世紀のロボット革命と紛争、PWSinger著、2009年
  15. ^リヒテンワルド、テランス・G、スタインアワー、マラ・H、ペリー、フランク・S (2012)「海上犯罪組織とテロ活動の海洋脅威評価」、Wayback Machineに2013年3月17日アーカイブ、国土安全保障省第8巻、第13条。
  16. ^ 「マレーシア航空：世界で唯一の3隻のアビス潜水艦が飛行機捜索に備え」 Telegraph.co.uk 、 2014年3月23日。2017年2月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年4月3日閲覧。
  17. ^ 「ブルーフィンロボット、行方不明のマレーシア機捜索に参加 - ボストン・グローブ」BostonGlobe.comオリジナルより2017年2月28日アーカイブ。 2017年2月28日閲覧。
  18. ^ 「海軍省、海軍無人潜水艇（UUV）マスタープラン、2004年11月9日」（PDF）。2017年3月29日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2017年4月26日閲覧。
  19. ^ 「Johns Hopkins APL Technical Digest, Volume 32, Number 5 (2014)」(PDF) 。 2015年9月8日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2015年11月18日閲覧。
  20. ^ 「海軍はロボット潜水艦に実質的な資金を投入し始めている」ロサンゼルス・タイムズ、2019年4月19日。2020年10月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年10月20日閲覧。
  21. ^ a b Ozberk, Tayfun (2022年10月30日). 「分析：ウクライナのカミカゼUSV攻撃：ロシア基地はもはや安全ではない」 . Naval News . 2022年11月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年10月31日閲覧。
  22. ^サットン、ハワイ州 (2022年11月17日). 「なぜウクライナによるセヴァストポリへの注目すべき攻撃は歴史に残るのか」海軍ニュース. 2022年11月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年11月18日閲覧。
  23. ^黒海でのUSVの活動Archived 2022-11-30 at the Wayback Machine、米国海軍協会、2022年12月、第148巻/12月/1,438号。
  24. ^ウクライナの海洋ドローンが再び攻撃：ノヴォロシースクへの攻撃を示唆する報告Archived 2022-11-19 at the Wayback Machine、Naval News、2022年11月18日。
  25. ^ Tom Balmforth (2023年8月4日). 「ロシア軍艦、ウクライナ軍のノヴォロシースク海軍基地攻撃で損傷」ロイター. 2023年8月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年8月4日閲覧。
  26. ^ “Northern Fleet ship serious damage in drone attack” . thebarentsobserver.com . 2023年8月4日. 2023年8月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年8月4日閲覧。
  27. ^ Zafra, Mariano; McClure, Jon (2023年7月17日). 「クリミアにおける反撃」 .ロイター. 2023年7月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年7月18日閲覧。
  28. ^サットン、ハワイ州 (2023年12月21日). 「ロシア、黒海におけるウクライナの海上ドローン戦への適応を迫られる」海軍ニュース. 2024年1月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年12月24日閲覧。
  29. ^サットン、ハワイ州 (2024年1月24日). 「独占：ウクライナの新たな水中ドローンプロジェクト、黒海を支配する」 .海軍ニュース. 2024年1月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月24日閲覧。
  30. ^ 「AUVシステムのタイムライン」。2011年7月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年5月25日閲覧。
  31. ^ "KONGSBERG acquires Hydroid LLC" Archived 2014-06-06 at the Wayback Machine Kongsberg - Hydroid , 2007
  32. ^ "RTsys" . www.rtsys.fr/ . 2013年1月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年1月24日閲覧。
  33. ^ rvarcoe (2018年3月27日). 「Unmanned Systems | Submergence Group | MSubs」 . 2023年5月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年5月25日閲覧。
  34. ^ 「LAUV – 軽量自律型水中車両」 www.oceanscan-mst.com . 2017年2月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年2月28日閲覧。
  35. ^「AquaJelly」 2015年9月24日アーカイブ、Wayback Machine にてFesto Corporate、2008年
  36. ^ 「製品 / R&Dプロジェクト / BOSS - Manta Ray AUV / 概要 | EvoLogics GMBH」 。 2018年3月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年3月24日閲覧。
  37. ^ 「高効率・低騒音水中スラスター」 lianinno.com . 2023年1月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年1月23日閲覧。
  38. ^ “Slocum Glider” . www.whoi.edu . 2019年3月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年1月23日閲覧。
  39. ^ Beatrice Tomasi、Marie B. Holstad、Ingvar Henne、Bard Henriksen、Pierre-Jean Bouvet他 MarTERA UNDINAプロジェクト：海洋ロボットおよび底生生物ステーション向けのマルチモーダル通信およびネットワーク支援測位システム。第28回年次水中技術会議 - UTC'22、2022年6月、ノルウェー、ベルゲン。⟨hal-03779076⟩
  40. ^ Mulholland, JJ; Smolyaninov, II (2022-08-30). 「プラズモニック - 海中資産検査のための表面電磁波通信」. 2022 第6回水中通信・ネットワーク会議 (UComms) . レリチ（イタリア）：IEEE. pp.  1– 5. doi : 10.1109/UComms56954.2022.9905693 . ISBN 978-1-6654-7461-0. S2CID  252705048 .

参考文献

ウィキメディア コモンズには、自律型水中車両に関連するメディアがあります。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Autonomous_underwater_vehicle&oldid=1318993761」より取得