1.一种RGI‑Lidar/SINS紧耦合AUV水下导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤：通过捷联解算得到相应时刻包含AUV位置信息、速度、姿态信息的导航信息；

获取水下远距离、高清晰度的选通图像；

对IMU输出信息进行预积分，获取AUV在不同时刻的IMU位姿约束；

对当前帧的选通图像进行特征提取，并将上一帧的选通图像作为参考帧与之进行特征匹配，获取相邻图像之间的位姿关系，即视觉里程计约束；

对当前帧的选通图像进行回环检测，若检测到符合条件的回环帧图像，则将当前帧的选通图像与相应的回环帧图像进行特征匹配，获取回环检测约束；

将IMU位姿约束、视觉里程计约束以及回环检测约束作为约束关系加入到位姿图中进行联合优化，获取优化后的AUV位姿；

输出AUV位姿；

将AUV位姿作为惯性数据输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对IMU进行预积分的具体方法为先捷联解算得到AUV在不同时刻速度、位置和姿态，再根据以下公式进行预积分处理，获取AUV在不同时刻之间的位姿约束因子，获取AUV在不同时刻的IMU位姿约束，式中， 表示i时刻旋转矩阵的转置，Rj表示j时刻的旋转矩阵，vi和vj分别表示i时刻和j时刻的速度，g是重力加速度，pi和pj分别表示i时刻和j时刻的位置，Δtij表示i时刻和j时刻的时间差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取的方法为ORB特征提取方法，即利用FAST角点检测子提取关键点的位置，并为FAST角点增加尺度和旋转的描述，采用BRIEF描述子来描述关键点的属性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征匹配的方法为在相邻帧图像提取的特征点中，找到相对应的特征点，即特征点的描述子特征向量之间的距离越小，表示两个特征点越匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，回环检测为基于欧氏距离的回环检测方法，即根据捷联惯性导航系统推算出当前时刻的位姿Xi，并对之前时刻的位姿进行搜索，找到欧氏距离最近的位姿Xj，用d来表示最近欧氏距离；若d大于阈值d0，则认为当前帧的选通图像无相应的回环帧图像；若d不大于阈值d0，则认为当前帧的选通图像有相应的回环帧图像，求出两者的位姿关系，即回环约束；其中阈值d0是根据实际应用中AUV的移动速度和成像系统的帧频来设置的。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，位姿图根据下式表示：G＝(X，F)

式中，X是位姿图中的节点，表示的是与选通图像相对应时刻AUV的位姿；F是位姿图中的边，表示的是节点之间或者单个节点的约束条件。

7.一种用于实现权利要求1所述的RGI‑Lidar/SINS紧耦合AUV水下导航定位方法的系统，其特征在于，包括RGI‑Lidar，SINS和数据处理单元；其中，RGI‑Lidar，用于获取水下远距离、高清晰度的选通图像，并将选通图像发送至数据处理单元；

SINS，用于通过捷联惯导算法计算得到相应时刻的AUV位置信息、姿态信息的导航信息并发送至数据处理单元；

数据处理单元，用于根据AUV位置信息，对IMU进行预积分，获取AUV在不同时刻的IMU位姿约束；对当前帧的选通图像进行特征提取，并将上一帧的选通图像作为参考帧与之进行特征匹配，获取相邻图像之间的位姿关系，即视觉里程计约束；对当前帧的选通图像进行回环检测，若检测到符合条件的回环帧图像，则将当前帧的选通图像与相应的回环帧图像进行特征匹配，获取回环检测约束；将IMU位姿约束、视觉里程计约束以及回环检测约束作为约束关系加入到位姿图中进行联合优化，获取并输出优化后的AUV位姿；将AUV位姿发送至SINS作为惯性数据输入。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，对IMU进行预积分的具体方法为先计算出AUV在不同时刻速度、位置和姿态的相对值，再根据以下公式进行预积分处理，获取AUV在不同时刻之间的位姿约束因子，获取AUV在不同时刻的IMU位姿约束，式中， 表示i时刻旋转矩阵的转置，Rj表示j时刻的旋转矩阵，vi和vj分别表示i时刻和j时刻的速度，g是重力加速度，pi和pj分别表示i时刻和j时刻的位置，Δtij表示i时刻和j时刻的时间差。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，回环检测为基于欧氏距离的回环检测方法，即根据捷联惯性导航系统推算出当前时刻的位姿Xi，并对之前时刻的位姿进行搜索，找到欧氏距离最近的位姿Xj，用d来表示最近欧氏距离；若d大于阈值d0，则认为当前帧的选通图像无相应的回环帧图像；若d不大于阈值d0，则认为当前帧的选通图像有相应的回环帧图像，求出它们之间的位姿关系，即回环约束；其中阈值d0是根据实际应用中AUV的移动速度和成像系统的帧频来设置的。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括传感器组，用于采集多组观测信息加入到位姿图中进行融合。