深海集矿机作为深海底集矿作业的载体，其作业环境为无自然光、海底高压、未知复杂环境。如何依靠自身多传感器系统准确、实时地描述作业环境特征是集矿机路径规划的前提和基础。而集矿机路径规划技术直接关系整个深海采矿系统的运行性能和采矿效率高低。本文主要围绕着集矿机系统中的路径规划算法、信息融合方法等展开研究。目的是设计一种实时、可靠的基于信息融合的深海集矿机路径规划方法，从而提高集矿机路径规划方法的实时性、最优性和自适应性。 建立了深海集矿机多传感器两级数据融合模型。根据系统中传感器的特性采用卡尔曼滤波法对环境位置信息进行融合，并结合多超声波传感器所测得的环境数据实时更新集矿机的深海环境地图，为集矿机的路径规划提供了精确的环境依据；借鉴预测控制滚动优化原理，提出了基于栅格快速搜索法的集矿机滚动路径规划，该方法充分利用传感器实时测得的局部环境信息，在一系列的移动空间窗口中以滚动方式进行在线规划，同时将栅格快速搜索算法用于每个窗口下集矿机的路径优化，克服了现有局部路径方法高复杂性的特点，可以满足集矿机在海底复杂的未知环境下路径规划的实时性要求；通过对集矿机的行走控制要求和作业特点的分析，提出了一种基于子区域搜索的覆盖式深海集矿机路径规划方法。首先根据海底地形先验环境信息，对作业区域进行划分，然后在以完全覆盖子区域的条件下在子区域规划出形式统一简单的路径，最后在作业过程中依靠滚动路径规划对路径进行局部修正。 在Visual C++环境下开发了集矿机路径规划仿真平台，并对路径规划算法进行了仿真，仿真结果验证了算法的有效性。