仿生机器鱼作为一种新型水下潜器，具有广阔的应用前景，本文主要针对仿生机器鱼的信息处理和控制展开研究，从底层控制、高层规划、协调作业到水下传感网络系统节点设计等不同层次研究仿生机器鱼控制、信息处理与未来应用等问题，文中主要给出了以下一些研究结果：　　 本文首先对仿生机器鱼的应用背景和研究意义进行了介绍，综述了国内外在鱼类推进机理、仿生机器鱼研制以及控制方面的研究现状，介绍了本文的选题背景和主要研究内容。　　 第二，研究了机器鱼的底层反应式自主避障功能，给出了集成超声和红外传感器的仿生机器鱼系统设计方案，提出了一种基于增强式学习的仿生机器鱼自主避障策略，给出了状态集和行为集，采用当场奖励和延时奖励相结合的方法，通过学习获得了有效的状态一行为组合。　　 第三，在恒定阈值分割方法的基础上，提出了一种自适应阈值图像分割方法，改善了基于固定阈值的图像分割算法不能适应环境光照变化的问题，并应用此方法来进行仿生机器鱼的视觉信息处理。　　 第四，基于视觉获取的姿态反馈信息，提出了一种基于Bezier曲线的路径生成和运动控制算法，从机器鱼的当前状态到期望目标状态规划出一条平滑的Bezier曲线，然后将该曲线路径离散化为多个点，通过方向控制、速度控制实现机器鱼沿规划路径运动，并在机器鱼完成射门任务的实验中验证了该算法的有效性。　　 第五，提出了一种多机器鱼协作进行目标搜索的算法。结合在一定范围内搜索热源的任务，基于多机器鱼编队技术，给出了机器鱼队形形成算法和目标搜索算法。　　 第六，提出了一种以机器鱼为节点的移动传感器网络体系结构，并初步实现了由机器鱼子系统、通讯子系统和地面控制台三部分组成的水下监控系统。　　 最后，对所开展的工作进行了总结，并指出了需要进一步研究的工作。