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作为人类探索海洋的助力器,自主式水下航行器(AUV)被越来越多的用于进行各种水下作业。但是受限于水下的特殊环境,传统的GPS导航无法应用,这使得AUV的水下导航异常困难。同时近年来随着多机器人系统研究热潮的掀起,多AUV系统由于其相对于单平台具有诸多优势而受到越来越多的重视。本文即研究了在多AUV系统中,AUV之间通过共享导航信息来进行协同定位的方法。首先本文对多AUV协同导航系统中需要的部分关键技术进行了简要介绍,其中包括AUV在进行本体测量和外部测量时需要用到的导航传感器、多AUV协同导航中相互共享导航信息时需要的水下通信技术以及常用的水下导航技术。然后本文分析了多AUV协同导航系统的定位原理及其基本结构,并提出了一种改进的系统结构。同时针对AUV的水下运动建立了基本的非线性数学模型,并在此基础上研究了基于不同非线性近似方法的协同导航定位算法。对于非线性系统的泰勒级数近似,本文介绍了其基本原理并基于该原理给出了基于EKF的协同导航定位算法,同时针对该算法进行了部分改进提出了基于迭代EKF的协同定位算法;对于非线性系统的UT近似,本文介绍了其基本原理并分析了其理论精度,最后结合多AUV协同导航的数学模型给出了基于UKF的协同定导航位算法;对于非线性系统的Stirling多项式差值近似,本文介绍了其基本原理并分析了其理论精度,同样结合多AUV协同导航的数学模型,给出了基于CDKF的协同导航定位算法;对于非线性系统的蒙特卡罗近似,本文分析了其基本原理并给出了基于粒子滤波的协同导航定位算法,通过将该算法与UKF结合,提出了基于UKF改进的粒子滤波协同导航定位算法。同时为验证上述算法的有效性,以航位推算算法为对比分别进行了仿真实验,并分析了算法的性能。最后为分析协同导航算法的定位性能,以仿真实验为基础,对比了基于不同近似方法的协同导航定位算法的性能,并对不同算法各自的特点进行了简要分析。同时基于仿真实验,本文还对不同观测噪声和不同更新频率对协同导航定位性能的影响进行了研究,并分析了各自对协同导航定位性能影响的原因。