聂永芳 潘 爽 孙东平 施建礼

1. 海军潜艇学院战略导弹与水中兵器系，青岛 266071 2. 清华大学自动化系，北京 100084

自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)在过去20年中得到迅速发展，逐步进入主流的海洋探测工具行列，由于海洋环境的特殊性，常用于陆地和空中的一些传感器(例如GPS)不能在水中使用；海洋环境本身的不定性和非结构化，使声纳等距离传感器的分辨率较低，所以，实现AUV的精确导航仍是一项艰难的任务。近年来，研究者们开始对AUV运用自身携带的扫描成像声纳,配合平台传感器(惯性测量器件(Inertial Measurement Units，IMU)、罗盘等)和多普勒测速仪(Doppler Velocity Log，DVL)等在航行过程中自主地探索、识别周边环境同时在线地实现自身定位等问题进行研究。上述导航定位方法就是机器人领域研究热点—同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。SLAM理论被研究者们一致认为是移动机器人在未知环境中实现真正自主导航的主要途径。目前，SLAM理论大多应用在室内、室外和空中环境，应用于水下环境的并不多。

以往对水下潜器导航技术进行综述的文献[1-3]中，大多包括了对现有的水下导航技术(船位推算导航、惯性导航、水下声学导航、视觉导航和地球物理导航方法)的全部综述，SLAM技术只作为其中的一小部分，叙述简略。文献[4-5]则是对SLAM理论进行了总体论述，并没有指明具体的应用环境和应用对象。文献[6]虽然是针对水下SLAM的综述，但只介绍了AUV-SLAM的几种常用方法，其他方面并没涉及，到目前为止，尚没有文献对AUV-SLAM问题进行全面综述。近几年……