本发明公开了一种基于声呐的水下机器人连续占据建图方法，包括步骤：A.初始化粒子滤波器中的粒子数量和状态；B.预测更新AUV的位姿信息；C.声呐数据预处理，获取包含均匀采样点位置和占据状态的数据集；D.为每个粒子分配子数据集，基于高斯过程分类模型得到局部高斯过程连续占据地图；E.通过各个粒子所构建地图和实际测量的偏差计算更新所有粒子的权重；F.进行序列重要性重采样，获取有效粒子，并将有效粒子构建的地图融合得到局部占据地图；G.将每个建图周期的局部占据地图按照位姿时序融合为全局连续占据地图。本发明方法提高了对声呐观测噪声和异常值的鲁棒性并具有较高的建图精度；可以预测不能直接观测区域的占据情况和不确定性，意义重大。