这2个难点就需要移动机器人的同时定位与地图构建算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。在SLAM中,移动机器人使用自身携带的传感器获得环境地图信息,识别标识未知环境中的特征标志,然后根据移动机器人与环境特征标志之间的相对位置和控制量等估计机器人和环境特征的全局坐标。SLAM算法具有重要的理论与应用价值,认为是实现真正的全自主移动机器人的关键。本文“C-RANG-ER”AUV试验平台便是为研究SLAM算法而搭建的,文中介绍了基于该算法的基于Qt的AUV监控系统软件的设计与实现。