针对以海洋、尤其是深海等为代表的诸多环境中地磁数据难以高精度、大范围获取的局限,本文重点面向水下航行器(AUV)长时间远航程自主导航的背景需求,研究不依赖先验数据库的地磁仿生导航方法。通过对动物迁徙、归巢等行为的分析与借鉴,将地磁仿生导航问题归结为对地磁特征的多参量多目标搜索问题,提出了基于优化搜索的地磁仿生导航方法。本文的主要贡献与研究成果如下:(1)在分析地磁参量的相关特性基础上,针对目标函数特性未知情况下的地磁多参量多目标搜索问题,提出了基于进化策略的随机游走地磁参量搜索导航算法,根据目标函数的变化特性确定载体的运动方向,分析了其搜索性能,并将经典的有偏随机游走搜索算法和模拟退火算法应用于地磁仿生导航的问题求解中,通过仿真实验对比了三种导航算法的搜索性能,仿真结果表明了基于进化策略的随机游走地磁参量搜索导航算法在搜索耗时、路径平直度、以及成功率方面均优于其他两种算法。(2)针对随机优化搜索耗时长且导航过程不确定性较大的问题,提出了基于模糊决策的趋向性地磁参量搜索导航算法,根据环境中由地磁参量引起的目标函数的变化特征,建立了载体运动参数的隶属度函数,以此决定运动载体的搜索方向和运动步长,通过局部趋向性搜索策略,实现地磁多参量同时同地收敛。仿真结果验证了所提出算法的高效性和鲁棒性。(3)针对地磁参量异常、洋流干扰等造成搜索空间错位下的局部环路搜索问题,研究了影响地磁多参量收敛特性的异常因素,明确了地磁异常、洋流干扰等对地磁参量搜索导航算法影响的作用机理,分析并明确干扰因素的边界条件,通过引入环境变化算子对磁参量的变化进行实时监测,采用方向导引使搜索算法跳出局部极小区域,设计了针对空间错位影响下的地磁参量搜索导航算法。仿真结果验证了所提出算法的有效性和鲁棒性。(4)利用XQ-ROS移动机器人进行地磁仿生导航模拟实验验证,通过采集实验环境下地磁场数据分析其特定环境下的地磁场特性,对所提出导航算法在城市磁环境下验证的可行性进行了研究,在满足地磁变化趋势性一致的前提下,对第三章基于进化策略的随机游走地磁参量搜索导航算法与第四章所提出的基于模糊决策的趋向性地磁参量搜索导航算法进行实验验证,实验结果表明了所提出算法的可行性和有效性。