本文主要对自治水下运载器-机械手系统(underwater vehicle-manipulator systems,UVMS)协调控制技术进行了深入研究,包括运动学规划技术和关节空间轨迹跟踪控制技术这两方面内容。针对自治UVMS运动学冗余、各子系统动态响应特性不一致的特点,本文提出了一种基于模糊算法的多任务加权投影梯度法,有效解决了 UVMS的运动学规划问题。而针对存在强非线性耦合、较复杂参数不确定性及未知外干扰的自治UVMS关节空间轨迹跟踪控制难题,提出了基于时延估计(time delay estimation,TDE)的非线性鲁棒控制策略,解决了UVMS关节空间轨迹跟踪的非线性鲁棒控制难题。最终,将所提运动学规划算法和非线性鲁棒控制算法结合在一起,有效地实现了存在较大综合不确定性状态下的自治UVMS协调控制。本文共分为八章,各章内容概括如下:第一章,介绍了 UVMS发展的历史和国内外现状,并对构成UVMS协调控制技术的运动学规划技术和关节空间轨迹跟踪控制技术进行了详细的回顾和介绍。最后简述了本课题的研究意义、研究难点和研究内容。第二章,介绍了本课题所研究UVMS的开发背景、总体结构和各子系统的组成,并通过试验给出了执行器广义输出力和输入信号之间的拟合关系式。第三章,简述了水下运载器和水下电驱机械手各自的运动情况,建立了两者独立的运动学模型。而后将其融合得到相应的UVMS关节空间和任务空间的运动学模型。而对于动力学模型,考虑到UVMS的高维数及水动力参数的复杂性,一般很难通过严格的数学推导准确得到。因此,本章主要利用MATLAB/Simulink@下的SimMechanics工具箱和三维建模软件Solidworks建立了 UVMS的动力学模型。最终,在MATLAB/Simulink@环境下建立了完整的UVMS仿真模型。第四章,针对具有运动学冗余特性的UVMS运动学规划问题,提出了一种基于模糊算法的多任务加权投影梯度法。该方法利用模糊算法有效地解决了次要约束之间的优先级问题,然后采用加权投影梯度法在保证主任务的同时,较好的协调多个约束条件。最后,通过多组对比仿真研究验证了所提算法的有效性。第五章,针对存在强非线性耦合、较复杂参数不确定性及未知外干扰的UVMS关节空间轨迹跟踪控制难题,提出了一种基于连续性TDE技术的非线性鲁棒控制策略。该策略的核心思想是利用TDE技术构建控制器主体架构,然后采用其他控制方法实现对系统控制效果的调节。而TDE技术的核心思想是利用系统前一段时刻的运动状态量来估算当前时刻的系统集总动态模型,用以实现对系统动态的补偿。故基于TDE技术的控制器一般对系统动力学模型依赖较小。在此基础上,作者首先提出了一种基于TDE技术的PD控制器。该算法具有结构简单、易于应用的特点。而后,为进一步提升系统的控制品质,作者将终端滑模控制方法与TDE技术有机地结合在一起,提出了一种基于TDE技术的终端滑模控制器。使用Lyapunov稳定性理论,证明了当存在集总不确定项时系统的稳定性,并给出了系统跟踪误差的范围。为验证所提算法的有效性,本章将两种基于TDE技术的控制方法与传统PD控制器进行了对比仿真和水池试验研究。结果表明,相对传统PD控制器两种所提算法均可保证较好的控制性能和较强的鲁棒性,且具有对系统模型依赖程度低的优点。同时,基于TDE技术的终端滑模控制器可获取比基于TDE技术PD控制器更优的控制品质和鲁棒性。第六章,针对存在较大综合不确定性的UVMS关节空间轨迹跟踪控制难题,在前文所提基于连续性TDE技术的非线性鲁棒控制策略的基础上,为进一步提高系统控制品质、减弱测量噪声的影响,提出了 一种基于离散TDE技术的非线性鲁棒控制方法。一般来说,UVMS不会配备加速度测量传感器。而为了满足连续性TDE技术对加速度信息的需求,大多会对位置或速度信息微分以获取加速度信息。虽然可以通过降低控制器参数或增加滤波器来抑制测量噪声对系统控制效果的影响,但是这样可能会限制内环控制量对系统控制品质的调节作用。并且微分操作及额外的滤波器都会增加控制器的复杂性,加重计算负担,不利于控制器的工程实际应用。而与基于连续性TDE技术的控制方法相比,基于离散TDE技术的算法无需加速度信息,结构更加简单,更加适用于实际工程应用。使用Lyapunov稳定性理论,深入分析了闭环系统的稳定性。由理论分析知,系统轨迹的跟踪误差将收敛到一个小球域内。为验证所提算法的有效性,开展了仿真与水池试验研究。相关结果表明所提算法可以较好地保证系统跟踪控制品质,同时具有相对基于连续性TDE技术的非线性鲁棒控制算法更简单、更易于实际应用的结构。第七章,针对存在较大综合不确定性的UVMS协调控制难题,将上文所提UVMS运动学规划算法和非线性鲁棒控制算法有机地整合在一起,提出了一种UVMS协调控制策略,并通过仿真验证了所提控制策略的有效性。第八章,对本文的主要研究工作、结论和创新点进行了总结和归纳,针对UVMS协调控制的研究作出展望,并简单介绍了本课题未来所需继续开展的研究工作。