无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle-UUV)在海洋环境中航行执行任务时,各种各样的碍航物会干扰UUV的航行,不仅有海岛、暗礁等静碍航物,而且有船舶等动碍航物。UUV航行过程中安全躲避碍航物,顺利到达指定区域,对UUV性能提出了更高的要求。当UUV在未知海域航行时,由于自身状态和环境感知的不确定性,使避碰决策的依据不准确、不完备。因此,本文将面向危险环境下,UUV规避碍航物进行相应方法研究。首先,通过分析前视声纳数据特点,由于各式各样噪声等因素的干扰,前视声纳数据中夹杂很多异常噪声,前视声纳在复杂水下环境中获取的数据可靠性差,所以无法满足UUV航行过程中规避动静碍航物的要求,本文计划利用小波变换对前视声纳获得的数据进行预处理,剔除噪声,利用预处理后的数据,采用支持向量聚类的方法完成对碍航物轮廓的构建,从而得到碍航物的大体位置,为后续规避奠定基础。其次,运动碍航物位置状态估计是UUV实现规避动碍航物的重要前提,针对动碍航物位置状态不确定问题,分析动碍航物运动模型,估计预测动碍航物运动位置状态,在卡尔曼滤波的基础上设计变维卡尔曼滤波,本文将利用变维卡尔曼滤波估计碍航物的位置运动状态,为UUV的实时决策提供有力的帮助。再次,分析UUV规避静态碍航物行为模型以及规避动态碍航物行为模型,从而设计相应的避碰策略,考虑碰撞危险度,利用模糊控制对动碍航物加以规避,从而保证UUV的安全。最后,考虑动静碍航物并存的状况下,UUV规避碍航物方法研究。分析人工势场法的优缺点,并对其加以改进,利用改进人工势场中UUV所受的合力完成动静碍航物的规避,解决了模糊控制规避碍航物时,随着障碍物数目增多,计算量显著增大的问题,设计UUV实时规避碍航物方法,顺利规避。