路径规划技术是智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)的关键技术之一,在一定程度上它标志着水下机器人智能水平的高低。路径规划的目的、不同的运动规划必须考虑动力学,是找到一个动的最优路径,用最少的时间以及完全的环境模型。我们讨论了这些最成功的机器人三维路径规划算法的基本原理,近年来已经发展起来,集中在可应用于空中机器人、地面机器人和水下机器人的普遍适用的算法上。这论文对大范围海洋有流环境下智能水下机器人的路径规划技术进行了系统深入的研究,主要包括以下几个方面的内容:本文首先介绍了机器人以及智能水下机器人的发展情况,分析了智能水下机器人的国内外的研究动态和发展趋势,详细介绍了课题的背景和主要内容。其次简要介绍了机器人路径规划技术,包括路径规划的定义、分类、相关问题、几种典型的路径规划方法以及最新的研究动态等。在分析大范围海洋环境下路径规划的复杂性以及总结以前的路径规划算法的基础上,提出了一整套从全局到局部的路径规划算法。最后,本文分别详细介绍了全局路径规划和局部路径规划两个算法:基于分层模型的遗传模拟退火算法路径规划和基于雷达法的局部路径规划。包括算法的基本思想、算法实现中的几个关键技术等。本文还给出了两个算法的计算机仿真结果。