SLAM（同时定位与建图）是机器人领域中的关键技术，特别是在水下机器人导航中具有重要意义。传统的SLAM方法，如EKF-SLAM和FastSLAM，存在计算复杂度高、需要进行繁琐的数据关联以及计算量大的问题。针对这些问题，本文提出了一种名为基于势均衡多伯努利滤波的SLAM（Cardinality Balanced Multi-Bernoulli-SLAM，CBMBer-SLAM）算法。
多伯努利滤波是随机有限集（RFS）理论在多目标跟踪和估计问题中的应用，它通过考虑状态向量数量和状态向量本身的随机性来处理不确定性。在SLAM场景中，这种滤波方法能够更好地处理环境地图的不确定性，特别是对于水下环境中的复杂情况，如密集的杂波，能有效提高数据关联的精度，并减少计算复杂度。
Mahler提出的概率假设密度（PHD）滤波、势概率假设密度（CPHD）滤波以及多目标多伯努利（MeMBer）滤波，都是RFS理论在滤波算法上的延伸。其中，势均衡多伯努利滤波（Cardinality Balanced Multi-Bernoulli Filter, CBMF）是通过平衡状态点的数量（或称为卡特尔平衡）来优化滤波性能，以减少对多余特征点的估计，进而提高整体地图估计的精度。
CBMBer-SLAM算法将势均衡多伯努利滤波的思想引入到地图特征估计中，通过避免复杂的传统数据关联步骤，简化了SLAM过程，降低了计算负担。该算法的核心在于，它能有效地估计地图特征点的数量，并且在估计过程中保持系统的稳定性和准确性。
在实际应用中，CBMBer-SLAM算法通过仿真实验与RB-PHD-SLAM算法进行了对比。结果显示，CBMBer-SLAM算法在提高地图特征估计精度方面表现出色，这表明它能有效地应对水下环境中的挑战，提高SLAM的性能。
总结来说，基于势均衡多伯努利滤波的SLAM方法是解决水下机器人导航中SLAM问题的一种新策略，通过利用RFS理论的优势，减少了数据关联的复杂性，提升了地图估计的精确性，为水下自主导航提供了更为高效和可靠的解决方案。
