智能控制是当前水下机器人运动控制领域研究的热点,在很大程度上代表着今后的研究方向。本论文旨在探讨智能控制技术在水下机器人运动控制中的应用,并设计出性能优良的水下机器人运动控制系统。本文首先分析了水下机器人运动仿真的数学模型,并根据实际需要对模型进了简化,并以此模型为基础建立了水下机器人运动仿真系统。针对模糊神经网络控制器控制规则较多,参数手工确定困难的特点,利用智能算法对其规则参数进行自寻优设计。研究了粒子群优化(PSO)算法的原理及其在工程优化问题中的应用,采用PSO算法进行控制器规则参数的自寻优设计。同时,借鉴免疫算法的思想提出了一种混合粒子群优化(HPSO)算法用于优化设计。水下机器人运动的S面控制方法是一种简单实用的方法,本文提出专家S面智能控制方法,采用专家控制器在线调整S面控制器的参数以改善S面控制器的性能,并在S面控制器的基础上引入仿人智能积分以提高控制的稳态精度。通过对水下机器人体系结构中的决策层进行实物仿真,对感知层和行为层进行功能性虚拟仿真来构建半实物仿真平台。详细阐述了该平台的硬件和软件体系结构,对虚拟仿真中的运动仿真、传感器仿真以及实物仿真中智能控制系统的设计做出了说明,最后进行了自主避障仿真试验和远距离航行仿真试验。本文对所研究的控制方法设计了相应的控制器并进行了仿真试验,验证了本文研究的控制方法的可行性。半实物仿真平台在考察水下机器人系统软件逻辑的基础上,对智能控制系统的硬件体系、数据接口和可靠性进行了验证,对实际海试具有重要的参考价值。