本文的研究内容是基于前视声纳信息的自主水下机器人(AUV)局部规划技术,重点研究了基于遗传算法的AUV动目标规避。AUV的动目标避碰规划包括两个方面:动目标运动估计和避碰规划算法。文章研究AUV所配备的避碰声纳的工作特性,对避碰声纳视域进行了数学建模,对声纳探测到的障碍物信息进行了处理。研究了AUV实时避碰规划策略,在基于AUV实时避碰的复合控制结构的基础上,从整体上设计AUV实时避碰规划规划器,并根据避碰策略规划五种AUV实时避碰过程的行为。为了实现对动目标的有效规避,从目标估计与预测理论出发,进行了AUV动目标运动预测的研究。建立典型的动态障碍物目标运动模型,采用标准卡尔曼滤波来对非机动目标的运动进行预测,采用自适应卡尔曼滤波对机动目标的运动进行预测。并分别利用匀速直线运动和变加速直线运动进行了仿真验证。研究和设计了基于遗传算法的AUV局部避碰系统。构建了AUV的局部避碰规划结构,采用了基于改变艏向的避碰策略,在避碰中设计了识别规划、局部避碰规划和回航规划三个规划流程。根据遗传算法的原理和基本流程,设计了基于遗传算法的AUV避碰规划算法,详细说明了遗传算法应用于AUV避碰的相关细节。为了提高水下机器人局部路径规划的安全性、有效性和快速性,对影响AUV实时避碰的几个实际问题进行了分析。最后利用VC++6.0和MATLAB对基于遗传算法的AUV二维和三维动目标规避进行了仿真验证,仿真试验设计了多种典型障碍物的运行情况,仿真结果验证了算法的有效性和可行性。