目前,有缆遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)凭借其安全、经济、高效等优点而被广泛应用于深海资源调查、海洋救助与打捞、海洋石油开采、水下工程施工、军事和国防建设等诸多方面,并产生了巨大的经济、社会效益。本文结合2016年江苏省高校高技术船舶协同创新中心项目,参与研制了一款勘察型模块化ROV样机,同时开展了与ROV相关的导航数据融合算法以及姿态控制算法的研究。首先,根据当前国内外水下机器人研究现状,并基于项目要求,参与了勘察型ROV的方案设计,设计并研制了ROV控制系统,包括水面控制系统和水下控制系统。在硬件方面,完成了水面控制箱、水面电源箱、导航及深度数据处理板、水下主控板以及水下从控板等控制模块的设计及制作;在软件方面,完成了基于LINUX操作系统的主控板程序、基于ARM-M3内核的数据处理板程序以及基于ARM-M0内核的从控板程序的编写,参与编写了基于VC开发的水面监控程序。其次,对ROV多惯性传感器导航系统的数据融合算法研究进行了研究。针对多传感器的惯性导航系统,提出一种新型多惯性传感器数据最优融合方法(MSOF),将最小二乘法(WLS)与改进得到的多重渐消因子的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(MSTUKF)相结合,详细介绍了算法的推导过程。通过对比仿真实验,证明了所提新型多传感器数据融合算法(MSOF)具有更高的稳定性和准确性。然后,对ROV姿态滑模控制算法进行了研究。建立了水下机器人的动力学模型,针对于非奇异终端滑模控制方法(NTSMC)在ROV的运动姿态控制应用中的局部收敛慢以及易波动的问题,提出一种新型快速非奇异终端滑模控制方法(FNTSMC),并对所提算法的连续性及收敛性进行了推导验证,通过对两种算法进行的对比仿真实验,证明了FNTSMC具有更快的收敛速度和更好的鲁棒性。最后,对所研制的ROV进行了一系列的陆上调试之后,在泳池对ROV进行各项功能的调试以及控制参数的整定,机器人能够较地好完成直航、转艏、升潜、翻滚、定航、定深、定横滚角度以及水下目标观测等功能,达到预期标准;随后,在千岛湖对该ROV的各项性能进行了验证,并进行了水下结构物检测以及湖底观测实验,视频图像清晰,机器人控制灵活,较好地完成了水下勘测任务。