水下机器人同步定位算法

同步定位与制图(SLAM)算法被认为是移动机器人生成*全自主能力的核心问题之一。对AUV 而言，由航位推算引入的噪声，或者模型不确定性，都将导致AUV 的推位导航系统的定位误差随时间逐渐积累。又由于环境感知传感器固定在AUV 上，当环境信息融入地图中时，AUV 的定位误差也一并被引入，导致AUV 航位推算和环境特征制图位置的不确定性(由椭圆表示)越来越大。

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混合型水下机器人

信息技术、人工智能技术特别是其分支机器智能技术的快速发展，正在推动海洋机器人以新技术革命的形式进入“智能海洋机器人”时代。严格地说，前述自主水下机器人的“自主”行为已具备某种智能的基本内涵。但是，其“自主”行为泛化能力非常低，属弱智能；新一代人工智能相关技术，如互联网、物联网、云计算、大数据、深度学习、迁移学习、边缘计算、自主计算和水下传感网等技术将大幅度提升海洋机器人的智能化水平。而且，新理念、新材料、新部件、新动力源、新工艺、新型仪器仪表和传感器还会使智能海洋机器人以各种形态呈现，如海陆空一体化、全海深、超长航程、超高速度、核动力、跨介质、集群作业等。

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海洋机器人

“海洋机器人科学与技术丛书”内容主要涵盖基础理论研究、工程设计、产品开发和应用等，囊括多种类型的海洋机器人，如水面、水下、浮游以及用于深水、*地等特殊环境的各类机器人，涉及机械、液压、控制、导航、电气、动力、能源、流体动力学、声学工程、材料和部件等多学科，对于正在发展的新技术以及有关海洋机器人的道德社会属性等内容也有专门阐述。

海洋是生命的摇篮、资源的宝库、风雨的温床、贸易的通道的屏障，海洋机器人是摇篮中的新生命、资源*、新领域开拓者、奥秘探索者和*守卫者。为它“著书立传”，让它为我们实现海洋强国梦的夙愿服务，意义重大。

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