本書詳細闡述基于先進濾波技術的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同時定位與建圖）算法，以提高水下機器人在復雜環(huán)境下的導航精度和穩(wěn)定性。通過對“曲線”型管道檢測定位和新型濾波算法的研究，為水下機器人技術的發(fā)展提供理論支持和實踐指導。并且通過仿真實驗和案例分析，展示算法在實際水下導航中的應用效果，為工程技術人員提供參考。
理論創(chuàng)新：系統(tǒng)地介紹基于擴展濾波和超球面分布采樣的平方根容積卡爾曼濾波（SS-SRCKF）算法，填補現(xiàn)有文獻在該領域的空白。
實踐指導：通過仿真實驗和案例分析，展示算法在實際水下導航中的應用效果，為工程技術人員提供參考。
學術交流：為相關領域的研究人員提供一個系統(tǒng)的學習和研究平臺，促進學術交流和技術進步。
推動應用：隨著海洋開發(fā)和水下作業(yè)需求的不斷增加，海底航行器的自主導航與定位技術成為研究熱點。然而，海底環(huán)境復雜多變，存在信號干擾、初始狀態(tài)估計精度低以及系統(tǒng)魯棒性差等問題，這些問題嚴重制約了海底航行器的性能。本專著旨在針對這些挑戰(zhàn)，提出并詳細闡述基于先進濾波技術的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同時定位與建圖）算法，以提高海底航行器在復雜環(huán)境下的導航精度和穩(wěn)定性。通過對“曲線”型管道檢測定位和新型濾波算法的研究，本專著將為水下機器人技術的發(fā)展提供理論支持和實踐指導。