水下机器人作为人类进行海洋资源勘探与开发的主要手段之一,由于其体积小,隐蔽性强的特点,在军事运用方面和民用方面都有很大的前景,因此加大水下机器人领域研究的投入对我国加快建设海洋强国战略的重要性不言而喻。导航定位技术在水下机器人相关技术中处于重要地位,是实现水下机器人正常工作以及自主化、智能化的必要条件之一,惯性导航系统由于其独立自主性、隐蔽性和输出的导航参数全面的优点,一直以来都是水下导航系统的首要选择,但也由于其定位误差会随着时间积累的工作特性,只能在短时间内提供高精度信息,不适合单独使用,需结合其它辅助导航系统进行组合导航。而因为电磁波信号在水下传播时衰减严重导致GPS无法用于水下定位,目前水下导航系统较多采用声学定位系统进行辅助。其中,短基线定位系统由于其基阵尺寸小,布置相对简单,在一定范围内定位精度高等特点,而广泛应用于微小型水下机器人组合导航定位系统中。本文基于现有的一台搭载惯性导航系统的有缆水下机器人和一套短基线水声定位设备来研究提高导航定位精度的组合导航定位算法,论文主要研究内容如下:1.对惯性导航系统和声学定位系统的工作原理进行了介绍,并分析这两类导航系统的误差来源,推导出本文采用的惯性导航系统解算算法。接着对本文采用的惯性测量元件和短基线定位设备进行了介绍,给出了惯性测量元件的误差模型并进行了噪声标定,通过噪声标定确定了惯性测量元件的误差模型参数并进行了误差补偿。2.对扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法的原理进行介绍,并基于本文采用的惯性导航系统和短基线定位系统的组合,确定系统的状态量并对两种滤波算法进行了推导。对比分析了两种算法的优劣势。3.介绍了两种算法的具体实现以及参数的选取,在MATLAB软件中对两种算法进行仿真实验,通过仿真实验结果的分析,验证了所采用算法的可行性并对比分析了算法的性能。4.介绍了组合导航系统的试验平台、组合导航系统的总体框架,近一步在试验平台上验证了本文采用组合导航算法,通过对湖试采集的数据结果分析,验证了算法的可行性。