【摘 要】
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构建高精度的海底地形图是帮助人类了解海洋开发海洋的重要手段，水下机器人则是获取海底地形的重要工具。而现有的水下机器人导航方式中，惯性导航会产生持续的累积误差，声学导航包括长基线、短基线等方式均需要提前布放声学信标，地形匹配导航可以完成精确制导但需已知先验地图，故水下机器人在未知海域的定位问题就成为了重要的研究课题。水下机器人同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)作为一种水下机器人导航方式，相比惯性导航、声学导航等导航方式具有不需要卫星信号修正
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构建高精度的海底地形图是帮助人类了解海洋开发海洋的重要手段，水下机器人则是获取海底地形的重要工具。而现有的水下机器人导航方式中，惯性导航会产生持续的累积误差，声学导航包括长基线、短基线等方式均需要提前布放声学信标，地形匹配导航可以完成精确制导但需已知先验地图，故水下机器人在未知海域的定位问题就成为了重要的研究课题。水下机器人同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)作为一种水下机器人导航方式，相比惯性导航、声学导航等导航方式具有不需要卫星信号修正、不需要布放声学信标等优势，更适合用于水下机器人导航。同时由于其可以对未知地形进行记忆、学习与修正的特点以及计算机领域的不断发展，SLAM已经成为近些年许多研究机构研究的热点。
本文将围绕水下机器人基于测深信息的同时定位与建图(Bathymetric Simultaneous Localization and Mapping，BSLAM)展开，对于水下机器人BSLAM来讲，由于传感器条件与陆地机器人不同，所使用的多波束声纳每次只能获得一条垂直于前进方向的测线，无法在前进过程中对同一目标反复观测，故在前端图构建过程中无法对帧间运动进行估计、利用传统算法无法进行回环检测的问题，在后端图优化过程中缺少相应的关联故无法修正路径等难点。
为解决前端图构建问题，本文利用高斯过程回归预测地形从而估计帧间运动并构建弱数据关联;提出了利用子地图划分与匹配的方法进行回环检测，以获得强数据关联，从而解决了水下BSLAM的前端图构建问题。为解决后端图优化问题，利用强数据关联通过求解线性方程组进行全局路径修正，在全局路径修正的结果基础上利用弱数据关联结果通过粒子滤波的方法进行局部路径修正。从而完成了包括前端图构建、后端图优化的水下机器人BSLAM算法的构建。
依据提出的水下机器人BSLAM算法，设计并进行了半物理仿真试验与海上试验，验证了算法的可行性与有效性。通过海上试验实际检验了算法在工程应用中的有效性，在实验中整个BSLAM系统各个部分均能按照设计进行工作，完成了水下机器人同时定位与建图的目的。
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