海洋占地球表面积的71%，在这广袤无垠的蓝色海洋中蕴藏着巨大的资源。随着人类的工业化进程和陆路资源的过渡开采，海洋中的资源就显得尤为重要，因此探索海洋的水下机器人得到了空前发展，而自主式水下机器人—AUV（Autonomous Underwater Vehicle）代表了未来水下机器人技术的发展方向，是当前世界各国研究工作的热点。自主式水下机器人在实际作业中无须人工干预，为了能够在难于接近和无法预知的海洋环境中自主运行，AUV需要搭载GPS、DVL、AHRS和声纳等传感器以实现自主导航、自主避障和自主作业等任务。本文的AUV平台“C-RANGER”采用同时定位与地图构建算法（SLAM），搭载有多种传感器来获取环境数据，以计算自身位姿和自我定位，并最终实现自主导航。针对AUV自主导航所需的大量传感器数据，本文研究了嵌入式数据库在水下机器人数据存储和管理等方面的应用。论文分析和比较了主流的嵌入式数据库，并确定了最适合C-RANGER AUV底层数据管理的嵌入式数据库BerkeleyDB。在此基础上，论文研究了C-RANGER AUV的传感器数据格式，并借鉴AUV的体系结构思想，分析应用需求，完成了嵌入式数据库Berkeley DB在AUV数据管理中的总体设计以及初步验证。为了进一步满足水下机器人数据处理的实时性，论文提供了两种可行的快速存储数据的方案。此外，AUV在未知的海洋环境中可能发生各种故障，为了防止故障导致的数据丢失，论文最后还介绍了嵌入式数据库Berkeley DB提供的保证数据安全可靠的方法。