近年来智能机器人技术发展突飞猛进,它给人类生活带来了很大的便利,很多行业都投身于机器人研究的领域。陆地机器人的发展已经取得相当大的成效,人们开始把目光转向水下,但是水下环境相比陆地环境有更多的复杂性和不可预测性,有时单靠人力和传统设备根本无法达到我们的需求,因此水下机器人应运而生。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术是机器人实现自主的关键,水下智能机器人若要实现自治功能,必须要配置相应功能的传感器与定位系统来获取水底环境信息与自身位置信息。受水下诸多因素的影响,很多在地面上可以正常使用的传感器在水下无法正常使用,而声呐利用声波在水下传播的特性,突破了光介质的限定,为水下机器人提供了“声视觉”系统。通过声呐的扫描,可得到水下目标障碍物的信息,对障碍物进行特征提取,将处理后的数据运用于相关的SLAM算法中,实现水下机器人的定位,基于声视觉的水下机器人SLAM的研究具有重要的意义。本文以自制的水陆两栖智能运动小车为基础,主要做了两个方面的研究工作:一是四轮运动小车的运动控制与分析,这是水下运动定位的一个基础,文中从运动学与动力学两个方面对小车进行建模,并用编码器对运动速度的测定以及使用Matlab对常规的几种运动轨迹进行了跟踪仿真;二是使用单波束测距声呐作为此小车的主传感器,扫描得到水下的环境信息,提取信息中目标点的特征得到水下环境的特征地图,通过不断的更新特征实现对智能小车位姿的校正与更新,设计了基于声呐特征的EKF SLAM算法,并通过仿真证明了算法的可行性,水下实验实现了小车固定轨迹的行走,完成了自主定位。