智能水下机器人AUV在长时间、大航程的工作过程中,导航系统的精准是保证其安全稳定工作的关键。传统的导航系统中,惯性导航和航位推算导航都会随着时间的推移、路程的增加,使得其累积误差过大。地形匹配辅助导航方法仅需要利用海底地形信息便可以实现对传统导航累积误差的修正工作,使得AUV避免了上浮利用GPS修正导航误差的工作。这个优点,使得AUV的长期、隐蔽水下作业有了保障。本文重点针对AUV水下大航程转移时,为提高匹配算法的稳定性,对AUV的行进路径进行规划。首先,本文系统的介绍水下地形匹配辅助导航的常见匹配算法,有TERCOM、贝叶斯估计以及SITAN方法等,详细介绍了这些方法的基本原理、匹配过程以及各个算法的优缺点等等。其次,分析了地形图中各种用于描述地形特征的参数,给出了其相应的定义、计算公式以及取值范围等。重点讲解了地形高程熵的适配性问题。通过MATLAB仿真,验证了熵值较小时有利于TERCOM算法下的地形匹配。同时,通过分析得到了相应的临界地形高程熵值,并给出了寻找该临界值的方法,并简单分析了在地形高程熵值大于临界值时的适配性问题。再者,为了实现AUV在转移过程中,主动的选择合适的匹配定位的位置区域,本文提出了一种扇形搜索适配区域的方法。详细地分析了在利用扇形搜索过程中,扇形开角、限制线以及目标点辅助区域等细节问题。并仿真验证了该方法的可行性,得到了几条不错的路径。最后,本文利用分析计算得到的临界地形高程熵值和人工势场的方法,对扇形搜索的过程进行了优化,得到了更为合适的AUV行进路径。本文深入的研究了关于区域地形高程熵值的适配性问题,引入了临界地形高程熵值的概念。同时,为了规划AUV的行进路径,提出了利用扇形搜索的方法,搜索AUV行进路线上的适配区域,并通过临界高程熵值和人工势场法进行了优化,使得路程缩短。