本文来源于预研项目“智能水下机器人”的研究课题。本文针对智能水下机器人本身的非线性以及所处环境的不确定性，提出了适用于机器人的运动规划系统，仿真试验表明该系统使得机器人拥有更高的智能。 全局路径规划技术是决定机器人智能化水平高低的关键技术，它是自主导航中的一个重要组成部分。从路径长度优化及算法的完备性来讲，A*算法是最有效的；本文提出的一种基于变步长改进A*算法。通过采用变步长改进A*算法，可以很大程度提高路径搜索速度。 在论文中，首先介绍了水下机器人的发展概况和解决全局路径规划的各种方法，包括遗传算法、人工势场法及激活值传递法等，接着论文详细介绍了八叉树环境模型的建立的方法以及邻域查找的方法；介绍了A*算法的原理、概念、特点以及流程，并在此基础上提出变步长改进A*算法，提出了路径优化方法，介绍了海流对水下机器人运动的影响及在海流中水下机器人的艏向保持问题。并在仿真中验证了有效性和可行性。 对于水下机器人区域搜索路径规划问题，设计了基于海流的单元分解法，提出了基于传感器信息的几何法对目标的探测。该方法实现了对水下机器人搜索区域完全覆盖的路径规划，可准确地描绘出搜索区域的环境信息，并在仿真中验证了有效性和可行性。