声学定位技术

• 声纳导航：主动声纳会发射声波信号，声波遇到障碍物或目标后反射回来，被声纳接收器接收，通过测量声波发射和接收的时间差，结合声波在水中的传播速度，计算出与障碍物或目标的距离，进而确定自身位置。被动声纳则是通过接收周围环境中的声波信号，如其他物体发出的噪声等，来感知周围环境和进行定位1。
• 超短基线（USBL）定位系统：通常由水下机器人上的换能器和水面上的基站组成。基站发射声波信号，水下机器人接收信号并测量信号到达的时间和角度，通过计算确定机器人相对于基站的位置和姿态，精度较高，可用于精确导航和定位。
• 长基线（LBL）定位系统：在水底预先布置多个信标，水下机器人通过测量与这些信标的距离和角度，利用三角测量原理计算出自己的位置，定位精度高，工作范围大，但需要预先布置信标，成本较高。

惯性导航技术

• 水下机器人装备加速度计和陀螺仪等惯性传感器1。加速度计测量机器人在三个轴向的加速度，通过对加速度进行积分运算，得到机器人的速度和位移信息。陀螺仪则实时测量机器人的角速度和角位移，确定机器人的姿态变化，进而推算出其在水下的位置和方向。二者结合可在短时间内提供较为准确的位置和姿态信息，自主性强，不受外界环境干扰，但误差会随时间积累。

视觉导航技术

• 单目视觉：利用单个摄像头采集水下图像，通过分析图像中的特征点、线条、形状等信息，与预先建立的地图或模型进行匹配，计算出机器人的位置和姿态。还可根据图像中物体的大小、形状和相对位置，判断机器人与周围环境的距离和方向。
• 双目视觉：采用两个摄像头模拟人眼的双目视觉原理，获取具有视差的图像，通过计算图像中相同特征点在左右两个图像中的位置差异，得出物体的深度信息，进而实现对机器人的定位和导航，能提供更准确的距离和位置信息。
• 多目视觉：使用多个摄像头从不同角度采集图像，进一步提高视觉信息的丰富度和准确性，可用于构建更精确的三维环境地图，为机器人提供更可靠的定位和导航依据。

卫星导航辅助定位技术

• 在水下机器人浮出水面或靠近水面时，可接收卫星导航信号，如 GPS、北斗等，获取准确的位置信息。此位置信息可作为水下机器人的初始位置或参考位置，与其他定位技术结合，提高定位精度和可靠性。

组合导航技术

• 实际应用中，常将多种定位和导航技术组合使用，如将惯性导航系统与声纳、视觉等传感器数据进行融合，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，综合处理来自不同传感器的信息，相互补充和校正，提高定位和导航的精度、可靠性和稳定性。