水下机器人同步定位与建图关键技术进展与展望

来源：海洋技术学报杂志2025年第03期北京时间：

作者：程阳锐

单位：单位程阳锐， 王炳坤， 王曦源， 徐靖昌

摘要：水下同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技术使水下机器人 能在未知水下环境中同时进行自我定位和环境地图构建，对海洋学研究、海底资源勘探等领域具有 重要意义。本文综述了水下视觉 SLAM技术最新研究进展、挑战与解决方案及未来研究方向，梳理 了水下视觉 SLAM 的关键理论。水下环境的复杂性，如光线衰减、散射和水流影响，为水下 SLAM 的研究带来挑战。本文分析了水下视觉 SLAM 的最新研究进展， 包括多传感器融合、深度学习技术 及优化算法的应用 ，这些技术提高了水下 SLAM 系统的鲁棒性和精度。 同时 ，本文还探讨了水下 SLAM 技术面临的主要挑战，并提出了可能的解决方案，如提高传感器数据的准确性、增强数据融 合算法的实时性和鲁棒性、改进特征提取与匹配方法， 以及提升定位与建图算法的精度和稳定性。 最后，本文对水下 SLAM 的未来研究方向进行了展望， 包括新型传感器技术、人工智能技术的应用 和水下多机器人协同SLAM 的发展， 旨在提供该领域科研与技术发展的整体视角。

关键词：水下视觉； 水下机器人； 同步定位与建图；传感器技术；深度学习

基金资助：国家重点研发计划资助项目（SH6700-01）