由AUV自主地进行水下归航、对接进而实现回收,可以建立海洋移动观测节点与深海固定基站之间的物理联系,实现节点之间的能量、数据交换以及功能互补,从而高效地完成水下观测任务。通过对相关领域国内外学术成果的研究得知AUV的回收作业面临若干亟待解决的控制问题,主要有末端导引对接阶段AUV与回收坞站之间的导航、欠驱动AUV运动约束和任务终端约束下的归航全局路径规划、复杂海流干扰下的三维轨迹跟踪控制、AUV回收的试验技术等问题。针对上述问题,进行了如下研究:首先,建立了以水下光视觉导航为基础的局部导航系统,系统融合光视觉导航和航位推算导航数据给出相对宽频带、分米级精度的导航数据。光视觉导航系统由分布于锥形坞站入口边缘的四个LED光源以及AUV搭载的双目摄像机和PC104总线下的图像采集卡和导航计算机构成;采用主动曝光控制的图像采集方法提升水下成像品质;采用一系列的图像增强、伪光源剔除、标志点匹配手段,提取图像中的标志点信息;采用自适应权值调整的方式融合单/双目定位结果提高光视觉定位精度;采用模糊自适应的方式调整组合导航的卡尔曼滤波观测矩阵R,有效地提高了导航精度,保证了导航信息的平稳输出。其次,提出了 AUV的归航路径规划方法,解决了有限三维空间下约束条件的存在带来的困难,兼顾海流影响,给出归航最优路径。提出了表达路径的三次B样条曲线数学方法,通过对控制点的操作改变路径的几何特性;分析了欠驱动AUV的操纵运动方程,得到了运动学约束条件和回收任务终端约束条件;基于半物理仿真平台建立海流干扰下AUV跟踪控制的消耗模型;通过定义二元适应度函数表达约束信息和寻优信息作为遗传进化的依据,通过人工智能的遗传算法进化操作得到可行且最优路径;基于上述仿真平台的路径规划和跟踪试验证明算法能够较为高效地运行,并给出满足AUV运动能力和任务需求的归航路径。再次,在解耦控制的基础上,提出了分层的控制结构,即由制导控制和状态控制联合消除AUV与目标轨迹在水平面和垂直面的位置偏差以及速度的偏差,解决了海流干扰下欠驱动AUV的三维轨迹跟踪控制问题。以水平面直航线跟踪为例,在控制器的规划层采用智能PID算法,以横向偏差为输入,计算输出参考艏向角,且采用模糊自适应的方式调整控制参数,改善了控制性能;在执行层采用参考操纵性模型的自适应S面控制策略,使AUV跟踪不断变化的参考艏向;充分的仿真、湖泊和海洋试验证明,控制器是稳定的、鲁棒的、可靠的,在非均匀、强海流的环境下跟踪精度≤2.0m。最后,设计并进行了验证关键技术的水池试验,改造了 AUV载体,设计了与之匹配的“喇叭口”状坞站,并先后进行了导航和控制的单项试验以及对接的系统试验。在现有的180kg级AUV基础上设计并搭建了对接试验系统,其中,“喇叭口”状的单向对接装置采用了水下碰撞和摩擦特性优良的玻璃钢一体成型结构,作为光视觉定位的标志点4个LED光源分布于入口边缘,AUV增加了能够给出与坞站之间相对位姿的双目摄像机系统;在水池环境中,控制系统能够保证AUV以不同的初始状态,成功实现对接。