有压输水隧洞是实现城市远距离供水的水利工程中最为关键的组成部分。其水流充满整个隧洞,具有压力高、距离远、无照明条件及洞内地质环境复杂等特点。隧洞的设计管路起伏较大,经过长时间的输水工作后,容易产生沉积、老化等问题,而隧洞检测可以排查隧洞内的各种问题,从而保证城市的不间断供水正常运行。通过有压输水隧洞检测AUV(Autonomous Underwater Vehicle)可有效解决有压输水隧洞检测的问题,保障水库工程的安全。由于传统的定位方式无法在有压输水隧洞环境下实现,本文针对有压输水隧洞检测AUV的实时定位与在线构图展开了一系列的研究,尤其是对其关键算法和技术问题展开了深入的研究。论文的研究工作和主要成果为:首先介绍了隧洞环境的特殊性,并分析了在这种环境下对检测设备的要求;介绍了本文用到的关键算法——SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法的发展现状。接着介绍了有压输水隧洞检测AUV的整体外观和布置,建立了有压输水隧洞检测AUV的运动模型、观测模型以及特征模型。然后对IMU(Inertial measurementunit,即惯性测量单元)、声呐等传感器进行了误差分析和校正。采用了声呐的动态加权轮询工作模式来减少声呐的相互干扰;分析了 IMU的误差模型,根据隧洞检测AUV的实际工作情况提出了一种可以有效抑制IMU中角度累积误差增长的方法。然后根据有压输水隧洞环境对实现水下自主定位的影响,提出了一种适用于有压输水隧洞检测AUV的实时定位与在线构图的方法。根据隧洞检测AUV上配备的深度计示数会随着AUV在隧洞中的运行不断增大,提出了一种在前视声呐不能检测到路标点时执行的定位方法——隧洞检测特殊定位法,通过此方法可以得到较好的定位和构图精度;在可以检测到路标点时执行改进后的EKF-SLAM算法,此算法对于路标的提取和数据关联的方法都采取相应的改进,在校正定位误差方面,每隔一段时间,根据AUV两舷处测距声呐的返回值可以对水平方向的定位误差进行校正,将定位误差控制在极小的范围内。最后,结合隧洞实验的实验数据进行实时定位与在线构图的算法仿真,得到的结果显示本文所提出的实时定位和在线构图的方法有着极高的精度,其中隧洞检测特殊定位法所构建出的地图也有着较好的精度;根据仿真结果的数据分析可以看出在隧洞检测AUV正常运行的速度区间内,本文改进后的EKF-SLAM算法能够有效地抑制定位误差的增长。