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水下机器人定位导航技术在海洋资源开发中的应用随着人类对海洋资源的需求日益增长，水下机器人定位导航技术在海洋资源开发中扮演着重要的角色。
水下机器人通过精准的定位和可靠的导航，为海洋资源开发提供了先进的工具和技术支持。
本文将重点介绍水下机器人定位导航技术的原理和在海洋资源开发中的应用。
水下机器人定位导航技术主要包括定位和导航两个方面。
定位是指确定水下机器人相对于目标位置的准确位置信息，而导航则是根据定位结果，为水下机器人提供合适的航线和方向，以达到目标位置。
现代水下机器人定位导航技术主要依赖于多种传感器和算法的组合，如全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、声纳系统、激光雷达等。
首先，水下机器人定位导航技术在海洋资源勘探中具有重要作用。
海洋资源勘探是指通过对海底地质状况和水下生态的研究，寻找潜在的矿产资源和生物资源。
水下机器人搭载各种传感器和设备，能够深入海底进行高精度的地质探测和生物调查。
借助于定位技术，水下机器人能够准确地记录勘探区域的地理位置信息，并结合导航技术，在探测过程中按照事先设定的航线进行移动，保证了海洋资源勘探的全面性和高效性。
其次，水下机器人定位导航技术在海底油气开发中发挥着重要作用。
随着陆地石油资源的逐渐枯竭，人们对海底油气资源的需求日益增长。
水下机器人可搭载各种油气开采设备，如钻井装备、管线敷设工具等，通过精准的定位和导航，能够在海底进行复杂的作业任务。
定位技术可以确保水下机器人准确定位矿产资源，避免资源浪费和损失；导航技术则可以为水下机器人提供精确的路径规划和避障能力，保证作业过程的安全和效率。
此外，水下机器人定位导航技术在海洋环境保护中也发挥着重要作用。
随着海洋环境污染的加剧和生态平衡的破坏，海洋环境保护得到了越来越多的关注。
水下机器人可以搭载各种环境监测设备，如水质传感器、海洋生物探测器等，通过定位导航技术，能够深入海底进行环境检测并搜集数据。
这些数据可以为科学家提供重要的参考，有助于了解海洋环境的现状和演变趋势，并采取相应的保护措施。
水下机器人的控制与导航技术研究水下机器人是近年来新兴的一种机器人，主要用于水下各种环境下的探测、勘察、研究等任务。
水下机器人的控制与导航技术是水下机器人能否正常运行、完成任务的关键。
一、水下机器人的导航系统1. 惯性导航系统水下机器人在水下环境中运行时，往往会受到水流的干扰，使得机器人的运行方向发生变化，因此需要采用惯性导航系统进行补偿。
惯性导航系统是利用机器人内部的运动学原理和测量设备，如陀螺仪和加速度计等，采取组合导航算法进行定位和姿态控制的一种系统。
2. GPS导航系统GPS全球卫星定位系统是一种常用的导航系统，可以在陆地、海洋和空中等多种环境下获取定位信息。
然而，GPS导航系统在水下运行时受到水的屏蔽，无法正常工作。
3. 声纳导航系统声纳导航是目前水下机器人最为常用的导航系统之一。
声纳导航系统通过发射声波，利用声波在水中的传播速度、传播路径等信息来获取机器人的位置和运动方向。
二、水下机器人的控制系统1. 遥控系统水下机器人的遥控系统是一种最基本的控制方式。
遥控系统通过蓝牙、无线电和红外线等通信方式将机器人的运动控制命令由地面或者水面的人工操作员发送到机器人内部进行控制。
2. 自主控制系统自主控制系统是一种更为先进的控制方式。
它通过搭载各种传感器和计算机，建立二进制逻辑关系和数学模型，识别和模拟环境信息，使机器人能够通过自适应算法实现自主运行、自主避障和智能控制等功能。
三、水下机器人的航行与避障技术1. 深度控制技术水下机器人的深度控制技术是指通过控制机器人的浮力和推进力来控制水下机器人的深度。
深度控制技术的实现需要发射水下机器人和外界环境的沉浸度、融合惯性导航和声纳导航等信息，实现对深度控制的精准控制。
2. 姿态控制技术水下机器人的姿态控制技术是指通过控制机器人的姿态来实现机器人的前进、后退、左右旋转等行动。
实现姿态控制技术需要利用电子罗盘、姿态传感器等设备来实现对机器人姿态的感知。
同时，还需要采用PID控制算法等方法对机器人的姿态进行精准控制。
水下机器人定位导航技术实验报告一、引言水下机器人在海洋探索、资源开发、科学研究等领域发挥着越来越重要的作用。
而定位导航技术是水下机器人实现自主作业和精确操作的关键。
本次实验旨在研究和评估不同的水下机器人定位导航技术，为其实际应用提供参考和依据。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、比较不同定位导航技术在水下环境中的精度和可靠性。
2、分析各种技术在不同水质、水流条件下的性能表现。
3、探索如何提高水下机器人定位导航的准确性和稳定性。
三、实验设备与环境（一）水下机器人本次实验采用了型号水下机器人，其具备主要功能和特点。
（二）定位导航系统1、惯性导航系统（INS）2、声学定位系统3、卫星导航系统（在水面时辅助）（三）实验环境实验在一个大型的室内水池中进行，水池尺寸为长、宽、深，模拟了不同的水质（清澈、混浊）和水流条件（缓流、急流）。
四、实验方法与步骤（一）实验准备1、对水下机器人进行全面检查和调试，确保其各项功能正常。
2、安装和校准定位导航系统，设置相关参数。
（二）实验过程1、在不同水质和水流条件下，分别启动水下机器人，让其按照预设的轨迹运动。
2、同时记录惯性导航系统、声学定位系统和卫星导航系统（在水面时）的数据。
（三）数据采集与处理1、实验过程中，实时采集各个定位导航系统的数据。
2、对采集到的数据进行滤波、降噪等预处理。
3、采用特定的算法和软件对数据进行分析和计算，得出定位导航的精度和误差。
五、实验结果与分析（一）惯性导航系统1、在短时间内，惯性导航系统能够提供较为准确的位置和姿态信息。
2、但随着时间的推移，由于累积误差的存在，其定位精度逐渐降低。
（二）声学定位系统1、在清澈水质和缓流条件下，声学定位系统表现出色，定位精度较高。
2、然而，在混浊水质和急流环境中，声波的传播受到干扰，定位精度有所下降。
（三）卫星导航系统（水面辅助）在水面时，卫星导航系统能够提供非常准确的位置信息，有效地对水下机器人的定位进行校准和修正。
水下机器人自主导航系统设计及实现随着现代科技的快速发展，水下机器人广泛应用于海洋勘探、水下救援、污染监测等领域。
水下机器人的自主导航系统是其重要组成部分，其能力在很大程度上决定了水下机器人的工作效率和可靠性。
本文将探讨水下机器人自主导航系统的设计及实现。
一、自主导航系统的概述水下机器人自主导航系统是指水下机器人通过内置的传感器、执行机构和计算单元实现对水下环境的感知、规划和控制的过程。
自主导航系统涉及多个技术领域，如机器视觉、传感器技术、控制算法等。
自主导航系统的基本架构包括感知子系统、决策与规划子系统和执行子系统。
感知子系统负责获取水下环境的信息，包括水深、水温、水压、光线亮度等；决策与规划子系统通过内置的控制算法，根据感知信息确定机器人的运动状态和行动路径，并生成控制指令；执行子系统负责将控制指令转化为对机器人执行器的控制信号，实现机器人的运动和控制。
二、自主导航系统的设计1. 感知子系统的设计感知子系统主要包括传感器的配置和数据处理算法的设计。
传感器的配置需考虑工作环境和任务需求，如深度传感器、温度传感器、压力传感器等。
数据处理算法是感知子系统的核心，主要包括数据预处理、信号滤波、定位与定向等。
其中定位和定向是自主导航系统中最关键的技术问题，可采用惯性导航、水声导航、视觉导航等多种技术手段实现。
2. 决策与规划子系统的设计决策与规划子系统主要包括控制算法的设计和路径规划的实现。
控制算法是决策规划的基础，其目标是最小化机器人与环境的相互作用，降低机器人的功耗和运动干扰。
目前较为普遍的算法有PID调节算法、模糊控制算法、遗传算法等。
路径规划是决策与规划子系统中最为重要的技术问题，其目标是使机器人按照规定的路径到达目的地。
路径规划技术有基于地图的路径规划、全局路径规划、局部路径规划等多种方法。
3. 执行子系统的设计执行子系统主要包括动力系统的设计和执行器的控制。
动力系统的设计需根据任务要求确定机器人的运动速度、扭力和功率等参数，选用相应的电机和电池进行配置。
科技前沿▏非卫星水下导航定位技术综述水下航行器在人类利用和开发海洋的过程中发挥了至关重要的作用，无论是在军事上还是在国民经济领域都有着广泛的应用。
尤其在军事领域，它可以执行战场监视、隐蔽打击、战略威慑等多种任务，具有重要的战略意义。
导航定位技术是水下航行器工程实际应用中的一项关键技术，在远洋水下军事任务中，对保障作战效能和航行安全至关重要。
由于水下信息传输的局限性及部分水下任务的隐蔽性，很多情况下高精度的GPS信号无法直接使用。
因此非卫星水下导航定位技术成为多年来的研究热点，目前常用的方法有：惯性导航、地形匹配、航位推算、地球物理导航、声学导航及组合导航等多种方式。
一、惯性导航惯性导航技术是一种自主式的导航系统，可以在不与外界通信的条件下，在全天候、全球范围内和任何介质环境里自主地、隐蔽地进行连续的三维定位和定向。
1958年美国“鹦鹉螺”号核潜艇装备N6A型惯性导航系统，水下连续航行21天成功穿越北极，航程8146海里，定位误差仅为20海里，充分体现了惯性导航系统在水下航行器导航应用中的巨大优势：自主性、隐蔽性、信息的完备性。
二十世纪九十年代后期，随着光学陀螺和微型计算机技术的发展，捷联惯导系统的应用越来越普遍。
目前，光学陀螺及MEMS陀螺捷联系统已经大量进入军民应用领域，典型产品如美国Sperry公司的MK39/49舰船用激光捷联惯导系统，法国IXSea公司先后研制PHINS和MARINS船用光纤陀螺捷联惯导系统（定位精度分别为0.6nmile/24h）等。
惯导系统的缺点是存在随时间积累的位置误差，长时间航行需要参考信息的校正，而由于水下特殊环境限制了电磁波及光波的传播，如果使用水面上层空间的无线电导航、卫星导航、天文导航等技术就不得不浮出水面，造成动力损失，对隐蔽性作业也有影响。
目前水下惯性导航系统发展趋势是发展三维全监控惯性平台系统和静电陀螺监控系统；发展中、低精度惯性系统，扩大导航级惯性系统的应用范围；发展新型惯性器件，研究高精度误差仿真模型及误差补偿技术补偿器件误差，提高器件输出精度；发展包括系统数字化、集成化、通电快速热稳定及动态快速对准等惯性系统关键技术，研究水下惯性测试与试验技术；开展水下辅助惯性导航技术研究。
水下机器人自主导航技术的研究随着科技的发展，水下机器人越来越成为人们关注的焦点。
水下机器人已经成功地扮演了多种角色，包括石油和天然气开采、环境监测、科学研究等等。
但是，水下机器人的自主导航仍然是一个挑战。
水下机器人的自主导航意味着它们能够在不进行任何人为干预的情况下，自主地寻找目标并执行任务。
水下机器人在密闭的水下环境中操作，面对的挑战包括浪潮和水下流动的影响、传感器的受限、导航不准确等等。
这些挑战使得自主导航技术更加复杂和具有挑战性。
在如此复杂和挑战性的环境中，水下机器人的自主导航技术的研究取得了较大的进展。
例如，当今的水下机器人可以使用GPS导航和声纳定位来确定位置，使用激光雷达和摄像机识别目标，以及使用惯性导航系统和运动控制系统进行移动。
但是，这些技术仍然存在固有的局限性。
例如，GPS只能在水面上使用，声纳定位在深海浑水中可能会失灵，激光雷达和摄像机只能适用于光线条件较好的情况下，而惯性导航系统易受干扰，而且高昂的成本。
因此，研究人员正在积极寻找替代技术，来帮助水下机器人更好地实现自主导航。
例如，近年来出现了敏捷光纤陀螺仪和微波惯性导航系统，这些系统能够更准确、更实时地确定位置和方向。
同时，研究人员还研究了水下机器人的群体智能，让它们可以共同工作并相互协作实现目标。
在自主导航技术研究的基础上，水下机器人未来还有很多发展空间。
相对于在水面上驾驶的无人机而言，水下机器人的驾驶特性复杂。
因此，研究人员可以研究采用增强学习技术，让水下机器人可以自主学习并改变行为，以适应不同的任务。
此外，随着5G通信技术的兴起，远程操作水下机器人也将更加可行。
人类只需要通过远程控制器与水下机器人建立联系，即可远程监视和控制。
这一技术将拓宽水下机器人的应用范围，并使它们可以在更加复杂的任务中发挥作用。
总的来说，自主导航技术是水下机器人发展的基础。
随着技术的不断进步和研究的不断深入，我们相信水下机器人将有更广阔的应用前景。
水下机器人中的水下定位和导航技术研究水下机器人作为一种新兴的智能装备，近年来已经成为海洋科学研究、海洋资源探索和应急救援等领域中的重要工具。
而水下机器人的导航和定位技术对于其成功完成各项任务具有至关重要的意义。
本文将围绕这一话题，探讨水下机器人中的水下定位和导航技术研究的现状、发展趋势以及面临的挑战。
一、水下定位技术研究水下定位技术是指在水下环境中通过各种手段获取目标物体的位置信息，这种技术在水下机器人中具有重要作用。
常见的水下定位技术包括声学定位、磁力定位、惯性导航以及视觉定位等。
其中，声学定位技术是最常用也是最成熟的水下定位技术之一。
声学定位技术利用声波的传播和反射来完成目标物体的定位。
以声纳为例，当声源发出声波后，声波会在水下环境中传播，当遇到固体障碍物或水下物体时，部分声波会被反射回声源。
水下机器人通过测量声波从声源到目标物体以及反射回声源所需的时间，计算出目标物体与水下机器人的距离。
通过多个声源和接收器的组合，在三维空间内对目标物体进行定位。
声纳技术在定位精度和测量范围上均处于较好水平，且在水下环境中实现全天候、实时定位。
除了声学定位技术，磁力定位技术也在水下机器人中有着广泛的应用。
磁力定位技术利用地球磁场的特性，通过感应地球磁场和目标物体产生的磁场来完成定位。
相对于声学定位技术，磁力定位技术在深海等环境中具有更好的稳定性和不受环境干扰的优势。
二、水下导航技术研究水下导航技术是指通过各种方式确定水下机器人当前位置和方位信息，从而实现机器人的运动控制。
惯性导航技术是一种较为成熟的水下导航技术。
该技术通过惯性传感器测量机器人的加速度和角速度来获取运动信息，进而实现机器人在三维空间内的定位和导航。
但由于惯性传感器存在漂移现象，因此惯性导航技术需要结合其他定位技术进行校正，以提高定位精度。
除了惯性导航技术外，视觉导航技术也在水下机器人中有着广泛的应用。
视觉导航技术利用机器人上搭载的成像设备，通过图像处理和计算机视觉技术实现地标识别和定位。
水下机器人定位导航技术的研究与应用水下机器人是一种能够在水下进行各种任务的机器人。
在海洋工程、海洋科学、水下探测等领域具有重要的应用价值。
然而，水下环境的复杂性给机器人的工作带来了很大的挑战。
因此，水下机器人的定位导航技术研究和应用问题成为研究者关注的一个热点。
一、水下机器人的定位导航技术水下机器人的定位导航技术主要包括惯性导航、声纳导航、GPS/无线电导航和视觉导航等几种技术手段。
1. 惯性导航惯性导航是一种基于陀螺仪、加速度计等惯性传感器实现水下机器人定位导航的技术。
该技术不需要外部环境的参考，具有独立性强、反应速度快等优点。
但是，惯性导航存在着漂移现象，随着时间的推移误差会逐渐积累，因此需要结合其他定位导航技术进行校正和修正。
2. 声纳导航声纳导航是利用水下传播的声波来实现水下机器人定位导航的一种技术。
它利用声速不同、反射等特性进行定位，具有成本较低、准确度高等优点。
但是，声波在水中传播的速度和路径受到水质、温度、盐度等影响，这些因素会对声纳定位造成影响，因此需要进行相应的校正。
3. GPS/无线电导航GPS/无线电导航是利用航天卫星和无线电信号来进行水下机器人定位导航的技术。
这种技术需要载体能够接收到外部无线电信号或者GPS信号，依赖性强。
而水下机器人往往无法直接接收GPS信号，需要利用浮标等设施进行传输，增加了复杂性和成本。
4. 视觉导航视觉导航是通过搭载水下相机等设备来实现水下机器人定位导航的技术。
该技术对于水下环境的变化适应能力强，还可以实现水下物体的检测和识别。
但是，由于水下环境存在着较大的光照和水体浑浊等问题，视觉导航的准确度和适应性存在着限制。
二、水下机器人定位导航技术的研究进展随着水下机器人技术的不断发展，水下机器人定位导航技术的研究也得到了加强。
近年来，国内外研究者围绕水下机器人定位导航问题进行了大量的实验研究和理论探讨。
比如，日本的国立海洋研究所研究出新型的“六足水下机器人”，能够实现水下地形的三维成像和地形测量；美国的伍兹霍尔海洋研究所将惯性导航技术与声纳导航技术相结合，实现水下机器人长距离自主导航能力，从而在深海开展了大量的调查和勘探工作。
水下辅助导航综述文章介绍了水下辅助导航系统的研究现状；分析了目前常用的水下辅助导航算法，尤其对水下地形辅助导航进行了比较深入的分析，它是目前广泛使用的水下导航技术，随着水下机器人的发展，水下地形辅助导航必将越来越收到研究者的关注，文中也分析了未来地形辅助导航的研究热点。
标签：水下导航；地形辅助导航；综述1 概述当今空中和陆上的导航系统十分依赖于GPS，它能够提供大范围的精确且连续的位置信息。
因此GPS广泛应用于各种移动平台上，包括飞行器、地面车等机器人系统中。
尽管如此，但还是在一些特殊的环境，GPS不能使用，必须要考虑其它的导航手段。
这类环境包括：水下、太空、地底、室内以及其它GPS接收机受限的环境中（比如：战时受屏蔽区域）。
尤其在水中，GPS等电磁传感器无法使用，必须考虑其他的辅助导航定位手段。
目前在水下有多种类型的导航定位手段，包括声学，光学，地磁以及地形等方法。
随着海洋资源受到各国的极大关注，海上冲突不断，临海更过纷纷投入水下机器人装备的开发。
水下导航是水下机器人的关键组成，由于水下特殊的环境，GPS系统无法使用，因此需要进行水下輔助导航。
随着科学技术的发展，各种水下导航技术在不同的应用中发挥了重要的作用，越来越多地收到了人们的关注。
目前在GPS受限的情况下，水域机器人的导航定位技术有两类：航迹推算以及辅助导航。
航迹推算主要利用速度加速度传感器来计算机器人的位置，由于测量的误差积分的结果会产生飘移，随着时间的增加误差会增大。
典型的推算公式如下：（1）这里dxn和dqb分别表示机器人的位置和方向的改变量，R（qb）和■（qb）是旋转矩阵，vb、ab和？棕b分别表示速度，加速度以及角速度。
n表示惯性导航的第n时刻，b表示机器人本体。
在机器人系统中，一般通过融合加速度、陀螺、磁力仪以及速度传感器信息来计算机器人位置。
航海常用的导航传感器主要有水压传感器，磁罗盘，陀螺仪，加速度计，IMU （Inertial Measurement Unit），AHRS （Attitude，Heading and Reference System），DVL（Doppler Velocity Log），传感器原理不同，其测量精度相差很大。
对于功耗和成本有限的机器人，很多高精度的设备都无法使用，难以达到高精度的导航。
水下的辅助导航主要有声学辅助导航，通常通过声学定位传感器来进行位置计算的，使用的传感器由有长基线或短基线定位传感器。
另外，地形辅助导航，视觉辅助导航，地磁辅助导航方式，以及重力辅助导航方式也有诸多研究。
2 水下辅助导航2.1 基于声波的辅助导航声学辅助导航是使用声纳测量距或者测量已知位置的发射器来进行的，水下机器人的位置通常通过直接或者三角形法获得。
系统定位的精度依赖于发射器的位置精度以及发射型号的频率。
若只是通过声波进行定位，这些系统的范围也是有限的。
最常见的水下声波定位系统有长基线定位，超短基线定位等。
长基线定位系统类似与水下的GPS系统，包括一系列在海底布置的精确定位的基站点。
标准的长基线定位系统，如果12khz的信号，能够达到0.1～10m的定位精度。
更高的频率可以达到2mm的精度，但是定位范围会缩短为100m。
长基线系统部署较为固定，因此不适合大范围的任务需要。
另外，部署以及标定这些系统也是非常昂贵的。
超短基线提供了一种低成本的声波定位方案，它的定位绑定了水面船只，可以利用水面船只的GPS信号提供一个较大范围的水下定位。
通常超短基线定位系统可以达到5～20m的定位精度。
2.2 基于视觉的辅助导航视觉辅助导航利用摄像机的图像与已知地形图像计算相关性来实现的。
当使用连续的图像，视觉系统能够提高高精度的辅助导航定位。
如果水下机器人能够在任务中多次的来到同一个定位地点，能够有效的减少导航的累计误差。
这样在闭环的导航系统中，能够有效的减低累计误差造成的影响。
闭环的导航涉及到在操作区域要生成一个图像地图，结合基于地图的定位技术可以得到精确的位置，这种技术最常用的是同时定位与地图构建系统（SLAM），它可以在线或者离线实现。
在线的单目相机可以达到定位精度为0.5m，离线的系统可以在高几个百分点。
由于基于视觉的系统收到光线影响，在水下较深的地方光线无法到达，不适用于水很深的区域。
2.3 基于地球物理相关的辅助导航地球物理相关的辅助导航，类似与视觉的导航计算相关性，这种方法是计算地理物理量的相关性。
它主要有：地磁场，重力场以及海拔。
给定一个先验的地图，基于地球物理的地图定位技术可以提供比较精确的导航定位，优点是能够提供一个比较大范围的导航定位，但是其精度往往不够高，受到环境的影响，这些物理量会发生变化，造成定位精度不高。
另外前期建立物理场相关的地图也非常困难，目前应用比较少。
2.4 基于地形的辅助导航这种方法以先期的地形特征为信息源，机器人通过携带的传感器将实测的地形数据与存储的地形进行相关性计算从而实现自身的定位。
它的优点是只依赖于先期的地形信息以及相关传感器就能够得到高精度的导航，而不需要增加任何设备，就能够实现远距离的运行。
地形辅助导航自提出以来就得到极大的关注，目前有多种的算法研究，是应用最多的辅助导航技术。
2.4.1 SITAN（Sandia Inertial Terrain Aided Navigation）算法由桑迪亚实验室首先提出，算法通过线性化地形的测量公式来估计机器人的位置，通过扩展卡尔曼滤波来对位置进行预测。
公式为：（2）上式中，h（.）表示地形，x表示机器人的位置，由此可知计算机器人位置需要计算地形的梯度，这样会导致两个问题：（1）梯度计算的质量严重影响估计的结果。
通过统计的方法可以提高计算的准确性。
（2）即使是精度较高的梯度计算，很难表示高非线性的地形。
改进方法有很多人在研究，Boozer提出使用一个三态的扩展卡尔曼滤波来解决北和东方向的不确定。
Hollowel采用类似思想，应用到直升机的控制来修正北方和东方的定位。
通过估计深度，Hell的方法实现避免了在测量阶段更新阶段计算地形地图。
国内2007年于家城和郑彤分别对这个方法进行了改进，对多波速测深系统的水下载体导航进行了研究，但仅得到了仿真结果。
2.4.2 V ATAN（Viterbi Algorithm Terrain Aided Navigation）算法1995年Enns等基于Viterbi算法，提出了一种动态编程的方法近似地对地形导航进行贝叶斯递归。
这个算法是通过一阶马尔科夫过程推导出最可能的状态序列。
不同于计算全后验概率密度的算法，这个算法仅根据前一时刻的状态来计算出当前最可能的状态估计，使用方程为：（3）L的递归计算需要离散化状态空间。
在V ATAN中，离散化是通过一个统一网格来实现的。
但这个想法仅仅通过仿真方式对比了SITAN方法，系统未在实际系统中使用过。
2.4.3 PDAF（Probabilistic Data Association Filter）算法DI Massa 通过PDAF技术通过对多波速声纳测量的地形表面实现地形导航。
这方法也被用来改进TERCOM算法为飞行器导航。
2.4.4 全贝叶斯传播方法1997年，研究者开始研究通过贝叶斯递归来进行解决地形导航的问题。
Niclas Bergem 首次使用这些数值的方法来实现地形导航估计，他提出通过PMF（Point Mass Filter）来逼近非线性状态分布的雷达测高仪解决飞行器的地形导航问题，PMF方程通过统一的网格对状态空间进行离散化。
基于PMF的地形导航系统发表不久，Bergem通过粒子滤波的方法来解决地形导航的问题。
粒子滤波方法通过状态空间的概率采样来近似贝叶斯递归。
PMF 方法实现的地形导航同样成功应用于康斯伯格的HUGINaAUV和SaabAUV62上。
在2003年williams，通过粒子滤波在地形导航估计之外，对速度也进行了估计。
同年，Karlsson等利用粒子滤波对方向，角速度以及速度进行了状态估计。
采用粒子滤波和PMF方法进行地形导航的优点有很多研究者做出研究。
国内，也有大量的相关研究[17-18]，颜诗源采用例子滤波得而地形导航对巡航导弹知道进行了仿真[14]。
谌剑对粒子滤波的重采样进行了改进，对水下地形匹配算法进行了研究[15]。
总的来说，PMF表现出更好的鲁棒性，粒子滤波能够在状态空间有更好的采样。
而且这些方法能更好的适应在地形导航中的复杂性，非线性运动，包括有色噪声以及坐标转换模型。
2.4.5 地形辅助导航分析在地形辅助导航中，需要有先期的地图，为了解决这个问题，SLAM方法提了出来，然而在实际中大多数区域的地图是先期是非常容易获得的。
特别是在那些需要在指定区域作业的情况，提前会对那个重点区域进行探测，这时采用地形导航是非常适合的。
地形导航系统的研究已经有几十年，但是现有的方法大多是通过高精度的惯性导航设备和高精度的地形测绘设备来实现的，高成本以及高功耗限制了这种方法的使用。
在特定区域作业是水下或水面机器人最基本的一项功能，主要的工作就是能够在预先选择的区域内自主导航，可实现数据采集或作业目的。
在GPS受限的情况下的第一个挑战就是在指定区域地图是非惯性参考系时，如何能够有效地提供导航信息给机器人。
第二个挑战是由于传感器成本、功耗有限或者军用传感器禁售，只能使用较低精度的导航传感器（如：惯性导航传感器），如何通过地形相关的导航实现高精度导航。
另外，水下或水面机器人需要进行大范围的自主导航，在GPS受限的条件下，仅仅使用惯性导航系统是不够的，由于惯性导航系统误差是随航行时间的递增而不断累加的，采用地形导航系统可以实现大范围的导航。
然而对于大范围的地形导航系统，许多区域的地形信息可能是提前是无法获取的，或者是地形信息的精度是不高的。
在这个情况下的挑战就是如何能够在地形信息部分缺失或是信息精度不高的情况下提供一种评估的手段完成长距离导航。
3 结束语当前海洋资源的越来越多的受到各国的关注，海洋冲突越来越频繁，临海各國纷纷投入海洋军事机器人装备的开发。
但是在战争时，相关海域常有电子封锁，水下机器人和水面艇的导航就受到影响，因此研究辅助导航有重要的现实意义。
在这些辅助导航算法中，地形辅助导航技术最为成熟，也存在一定问题，是将来研究的重点。
参考文献[1]J. Hollowell. Heli/sitan- a terrain referenced navigation algorithm for helicopters.IEEE PLANS，1990，20（23）：616-625.[2]郑彤，王志刚，等.海底地形辅助导航sitan算法的改进[J].舰船电子工程，2008，28（7）.[3]于家城，晏磊，邓嵬，等.海底地形辅助导航sitan算法中二次搜索技术[J].电子学报，2007，35（3）：474-477.[4]丁永忠，王建平，徐枫.地磁导航在水下航行体导航中的应用[J].鱼雷技术，2009，17（3）：47-51.[5]蔡兆云，魏海平，任治新.水下地磁导航技术研究综述[J].国防科技，2007，3：28-29.[6]胡晓，高伟，李希灿.水下导航系统的地磁匹配算法研究[J].山东农业大学学报：自然科学版，2014，1：154-157.[7]郝燕玲，赵亚凤，胡峻峰.地磁匹配用于水下载体导航的初步分析[J].地球物理学进展，2008，23（2）：594-598.[8]吴太旗，黄谟涛，边少锋，等.直线段的重力场匹配水下导航新方法[J].中国惯性技术学报，2007，15（2）：202-205.[9]王文晶.基于重力和环境特征的水下导航定位方法研究[J].哈尔滨工程大学，2009.[10]李姗姗，吴晓平.水下重力无源导航系统组合模式的研究与设计[J].中国测绘学会九届四次理事会暨学术年会，2008.[11]王虎彪，王勇，许大欣，等.基于重力梯度的水下辅助导航仿真[J].中国地球物理学会年会，2008.[12]李德禹.水下重力梯度导航关键技术研究[J].华中科技大学，2009.[13]Xiaolei，K..Analysis of periscope avoid fraise based on gravity aided navigation technology. Ship Electronic Engineering，2013.[14]颜诗源，张胜修，党宏涛.基于粒子滤波的巡航导弹中制导地形匹配算法和仿真[J].战术导弹控制技术，2006，3：52-55.[15]谌剑，张静远，严平.一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究[J].海军工程大学学报，2008，20：107-112.[16]郭磊明.基于粒子滤波的户外移动机器人地形坡度定位[J].哈尔滨工业大学，2013.[17]姚智颖，刘冬，刘光斌.基于粒子滤波的ins/tan组合导航[J].电光与控制，2006，13（3）：54-55.[18]高晓海.基于粒子滤波的地形辅助导航算法研究[D].电子科技大学，2011.。
