1.1 国内外的研究现状分析

近十年来，美国Minnesote大学Roumeliotis领导的研究小组对机器人协同定位基础理论进行了一系列的研究工作，包括可观测性分析、误差分析与补偿、分析估计一致性、编队构型优化等。美、法、英等传统军事强国在协同技术领域的研究与应用进度位于世界前列，麻省理工大学由Bahr等组成的研究团队在利用水面艇和不利用水面艇的两种条件下，分别研究了潜航器的协同定位方法。意大利Garello等研究的团队开展了一系列工作，研究了协同定位对终端平均捕获时间的影响以及研究了特殊场景下的定位性能并进行比较。欧盟开展的多水下潜航器项目MAUVs GREX中，研究人员提出了再无水声定位的情况下只利用航迹推算和潜航器之间的距离量测完成潜航器协同定位的方案。威特研究所联合伍兹霍尔海洋研究所开展了一项具有重要科学意义的CATALYST项目，该项目采用伍兹霍尔海洋研究所开发的两个REMUS 6000系列水下机器人实现水下双AUV的协同作业，工作深度为25米-6000米，根据搭载传感器的不同，可以实现包括水文调查、环境监测、海洋地形测绘、物体搜索和打捞、渔业作业和科学取样等不同深测任务。佐治亚理工学院的研究人员也对于多AUV的水下协同作业进行了研究，用以提高科学家对于海底环境探测以及对于污染海洋污染区块进行监测的能力。

我国西北工业大学的张立川等进行了AUV协同导航性能的分析，沈阳自动化研究所研究提出了一种分布式系统结构，并成功设计出一种多机器人协作装配系统。同时，各高校研究所也在对于协同导航算法、路径规划、编队队形以及编队控制方面不断研究改进，相信随着我国海洋开发与应用领域的不断发展，协同技术的研究工作与实际应用将会得到更快速的发展。

1.2 研究目的和意义

近年来，随着海洋经济的日益繁荣，无人潜器逐渐走向智能化、自动化、模块化以及多功能化的特点，受到世界各国越来越广泛的关注和发展，并且已经在欧美一些发达国家得到了广泛的应用。

自主水下航行器（Autonomousunderwater vehicle，AUV）是无人水下航行器（Unmanned underwater vehicle, UUV）的一种，综合了人工智能、先进计算技术控制系统，计算机软件、能量存储、传感器、新材料、新工艺和智能武器等高新科技产物，由于AUV摆脱了缆线的束缚，在水下作战和水下作业方面更加灵活机动，无论在军事侦察与监视、反潜与巡逻，还是海洋测绘、海洋资源勘探、潜水支援等领域都发挥着重要的作用，是当今海洋工程领域的研究热点。

目前，多水下航行器协同定位问题是伴随多水下航行器协作应用发展而来的一种新的水下定位技术， 利用多水下航行器协同作业不仅能够承担单体航行器难以胜任的复杂任务，例如大面积的海洋环境调查、失事船只搜索以及军事上的情报收集、水雷探测、中继通信等，而且具有高效率、高可靠性、高质量、低成本的优点。已成为水下导航领域一个新的研究热点。

水下高精度导航是无人航行器完成任务的关键，而对于多水下航行器协同系统而言显得更为重要。多航行器系统编队的保持与控制、相互间的协同作业效率维系都十分依赖水下导航的精度。对协同导航的研究起源于20世纪末，针对的平台对象涉及陆上机器人、卫星、水下无人航行器等。

而由于水介质具有特殊性，水下航行器无法有效利用高精度的GPS卫星信号进行导航定位，传统的声学导航方法虽然应用广泛，但存在着如设备庞大、操作复杂、成本高等限制，难以满足对自主水下航行器的导航需求。在水下导航领域得到广泛应用的惯性导航系统虽然具有完全自主化、不依赖外部信息的有点，但仍存在着固有导航误差会随时间累积的特性导致无法满足水下长航的高精度导航需求，且由于其价格昂贵，不利于大规模的商业化应用。

随着水声通信技术的进步，基于水声通信网络的多水下航行器协同定位技术也得到了相应的关注，利用信息融合技术结合水声通信实现信息共享，不同航行器通过水声测距进行相互观测，从而也可以实现导航定位误差的矫正。这样不仅可以满足高精度的导航性能要求，且能够实现低成本的控制。但由于水下声学通信环境具有特殊性，相比起基于无线电网的陆上、空中的多自主机器人协同定位系统而言，基于水声通信网络的多水下航行器协同定位系统需要面对信道带宽窄、数据传输率低、系统可观测性弱、协同更新频率慢、噪声复杂等独特技术难点，极大程度的限制了水下航行器的协同定位性能。