上文说到，量子星基导航系统不适用于水下定位，而量子惯性导航系统可用于水下定位与导航。
美国斯坦福大学和耶鲁大学成功研制出第一套实验室原子干涉陀螺，随后麻省理工学院研制的原子激光陀螺比其时最先进的陀螺精度高3个数量级以上。冷原子敏感器不用其他外部辅助技术就可以达到超高精度导航水平，有望有效解决INS随时间漂移问题。
原子陀螺以碱金属和惰性气体原子为工作介质，利用原子自旋或波包Sagnac 效应敏感载体转动信息，具有精度高、灵敏度高和体积小等特点，在惯性导航和军民领域表现出巨大的发展潜力和应用价值。当前原子陀螺主要分为核磁共振陀螺(NuclearMagnetic Resonance Gyroscope,NMRG)、无自旋交换弛豫陀螺(Spin Exchange Relaxation Free GyroscopeSERFG)和原子干涉陀螺(Atom-nterferometer Gyroscope,AIG)。
原子干涉陀螺基于原子干涉和萨格纳克Sagnac效应、实现高精度转动测量的仪器，其工作过程主要包括原子团制备、原子分束、原子反射、原子合束和干涉相位测量，其中原子分束、反射、合束都是由拉曼激光操控。原子干涉陀螺仪分为热原子束干涉陀螺仪、冷原子束干涉陀螺仪、三脉冲冷原子干涉陀 螺仪和四脉冲冷原子干涉陀螺仪等。
热原子（处于激发态或动能高于周围环境热能的原子）速度快，不易于控制，在原子干涉时间一定的情况下，需要更长的干涉距离来实现干涉过程，这导致热原子束干涉陀螺仪的物理尺寸一般较大。冷原子（原子激光制冷）束干涉陀螺仪也是连续的原子源，但是原子温度相对热原子束更低，原子数比热原子束少。 冷原子干涉陀螺仪具有更紧凑的结构，原子温度低，可以更好地控制原子轨迹，但是原子数目少， 相对采样率较低，只有几赫兹。
热原子束陀螺仪的采样率在百赫兹以上，基本能满足陀螺应用对采样率的需求，但其存在原子温度高、操控难度大、物理体积大等问题；冷原子陀螺仪的采样 率只有几赫兹左右，与冷原子制备时间、干涉时 间、探测时间等相关，这一过程中除了干涉时间在积累相位，其余时间没有积累相位，导致相位信息缺损(称为死时间)，冷原子陀螺仪存在采样率 较低的问题。
在水下地形匹配方面，美国斯坦福大学与蒙特利海湾研究所开展了基于多波東声呐的水下地形匹配实验，在海试中获得了4~10m的定位精度。日本东京大学和日本海洋工程研究所在鹿儿岛海域进行地形参考导航(terrain reference navigation，TRN)实验，实验结期精度达到了预期目标。事实上，该技术需要更高精度和更高分辨率的全球海底地形图支撑。
匹配导航通过潜航器携带的测量传感器对海洋的物理场要素(重力、磁力)几何场要素(海底地形、海底地貌图像)测量获得在航序列，与航行水域已有的物理场、几何场(背景场)匹配，从背景场中获得当前潜航器的位置，进而实现潜航器导航定位。水下匹配导航为一种自主导航技术，常与INS形成组合导航系统，实现对INS积累误差的修正和潜航器的长时精确导航。水下匹配导航的精度受匹配要素特征的影响显著。基于海洋物理场的匹配导航，由于重力变化缓慢，需要潜航器较长时间航行才能获取长重力时序以实现高精度匹配导航；地球磁场变化显著，利于高精度匹配导航，但观测的地磁数据受外界干扰较大，要获取用于匹配的正常磁场非常困难。采用磁力梯度仪获取磁力梯度变化可以实现精确匹配导航，但磁力梯度仪设备昂贵，目采用拖曳作业，制约了该技术的应用。海底地形地貌变化相对复杂，特征丰富，较基于物理场要素的水下匹配导航，利用海洋几何场要素实现水下匹配导航优势更为明显，因此也成为当前水下导航研究的一个热点。
地形参考导航（TRN）是一种理想的辅助导航方法，没有时间积累误差。目前，水下TRN技术使用多波束作为测量设备，这提高了获取速度和匹配精度。然而，TRN存在一些缺点，如地形测量的大误差、地形特征较少，以及测量数据的获取速度较低，这些总是导致大的位置偏差。目前，提高TRN/地形参考位置（TRP）准确性的研究主要集中在过滤算法上，包括粒子滤波器（PF）、鲁棒滤波算法、点质量滤波器（PMF）等。最新的TRN研究进展可以参考综述文章。另一种方法是从路径规划的角度提高定位精度，让自主水下航行器（AUV）通过具有高适应性的地形。如图1(a)所示，参考导航系统在位置C的误差超过了阈值，当AUV从A导航到B时，需要TRP来纠正导航误差。如果AUV能够独立量化数字高程图（DEM）的适应性，并识别出适宜区域和不适宜区域，那么AUV将能够获得适宜性地图（图1(b)），并通过高适宜区域（图1(b)中的蓝色路线）规划路径，以便在导航终点的定位误差将在一个小范围内。否则，AUV可能无法通过低适宜区域（图1(b)中的绿色路线）到达目标点B。为了使AUV使用地形图进行路径规划并纠正导航误差，首先需要解决的问题是量化地形的适宜性以及划分适宜区域和不适宜区域的问题。现在，TRN路径规划方法主要关注路径搜索算法。
当AUV从A点导航到B点时出现的导航偏差。如果AUV能够独立量化数字高程图（DEM）的适应性，并识别出适宜区域和不适宜区域，那么AUV将能够获得适宜性地图（图(b)），并通过高适宜区域（图(b)中的蓝色路线）规划路径，以便在导航终点的定位误差将在一个小范围内。否则，AUV可能无法通过低适宜区域（图(b)中的绿色路线）到达目标点B。为了使AUV使用地形图进行路径规划并纠正导航误差，首先需要解决的问题是量化地形的适宜性以及划分适宜区域和不适宜区域的问题。现在，TRN路径规划方法主要关注路径搜索算法。
地磁、重力导航通常作为辅助INS组合导航使用。地磁导航技术因具有强大的隐蔽性、无累积误差、抗干扰强等特点在多个领域获得研究和应用。2009年，日本使用AUV在骏河湾进行了地磁数据和水深数据仿真实验。在重力匹配导航方面，20世纪90年代，美国波尔航太公司成功研制了水下潜器和潜艇导航的重力仪/重力梯度仪；90年代末，洛克希德·马丁空间系统公司开发了通用重力模块，能够满足潜艇14天精确导航的需求。海洋重力匹配导航需要高精度重力异常图，而全球重力场模型是精化局部重力场、构建重力匹配导航异常图的重要基础模型。需要指出的是，海底地形和海底重力异常具有很强的相关性，海底地形匹配导航和海洋重力匹配导航在大尺度范围导航是可行的，但是导航定位精度与地形分辨率和重力场分辨率密切相关。此外，将多普勒测速仪和INS组合是解决INS的误差累积问题的重要技术途径，详见博文《观察级水下机器人使用系列之二多普勒速度记录仪（DVL）》。
水下协同导航技术是当前西方发达国家AUV技术研究前沿领域，但大部分成果仍处于理论探索和原理验证阶段。AUV协同导航技术是基于网络的导航方式，利用水声通信技术，对AUV间的相对位置关系进行融合以提高导航与定位精度。已有研究表明，协同导航能有效抑制航位推算的自主导航误差累积对协同定位精度的影响，使导航的整体定位误差有界。
多AUV 协同系统在执行水下任务时有着和单体AUV同样精确的导航定位要求，但是由于成本问题，不可能为每个AUV都配备高精度的惯性导航装置来进行定位。多AUV 协同系统就是将网络中各个AUV的位置、速度等量测信息采用水声通信的方式来进行融合，实时获得精确的导航推算结果。单个AUV存在着航位推算误差，而且航位推算误差随着时间的推移，也会进行积累，所以协同导航可以有效抑制这种情况的发生。而且多AUV协同导航具有比较强的容错率和冗余性，可以在任务中提供一定的可靠性和鲁棒性。
2006年，美国自主海洋采样网络(marine sampling network，OSN)项目在蒙特利海湾附近海域进行多AUV之间的水声通信及协同定位试验。2009年，欧盟GREX项目完成多AUV协作下的海洋环境测绘任务(Kalwa,2009)。
参考文献：
海洋大地测量基准与水下导航_中国科学院_2022.06
走向深海，发展自立自强的海底大地测量基准_鲍李峰_2023.09
海底大地基准网建设及其关键技术_杨元喜_2020
构建海底信息网技术分析_宋德枢_2024.01
应用于海洋物联网的水声通信技术发展综述_瞿逢重_2023.11
海底大地基准建设技术及其研究进展_刘焱雄_2022.10
原子陀螺研究进展及展望_骆曼箬2023
原子干涉陀螺仪研究现状及应用分析_陆泽茜2024
水下地形匹配导航研究综述_丁鹏2024
水下地形匹配导航现状及发展趋势_赵曦2023
Underwater digital elevation map gridding method based on optimal partition of suitable matching area _Wang Rupeng2018
https://www.bilibili.com/video/BV1rW4y1z7zi/?vd_source=6f9f0ad1eef623c5a58999f0093952a1
https://blog.csdn.net/gitblog_00973/article/details/142158390
多AUV协同导航定位方法研究_冯振2021
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