欠驱动AUV的运动模型是典型的强耦合和非完整性的非线性系统,易受到外界未知的海洋环境干扰,应用常规单一的非线性控制理论很难设计出具有鲁棒性强、跟踪精度较高的控制器。因此,非线性理论在欠驱动AUV运动控制中的研究自然成为具有代表性的前沿课题。近些年,随着海洋经济战略的发展,AUV的工作方式从单个作业方式慢慢发展为协同编队作业方式,AUV编队作业可以完成单个AUV无法完成的任务如协同作战、搜捕营救、编队巡逻等,因此AUV编队研究具有较强的应用前景。为此,本文以欠驱动AUV为研究对象,主要做了如下研究:首先,简要分析动力学模型中作用在AUV上的力和力矩,建立欠驱动AUV的六自由度动力学和运动学模型,从每个自由度的强耦合性方面考虑将模型解耦成二维水平面和垂直面,并给出一些基本的概念和定理,为后续的轨迹跟踪控制方法的研究做铺垫。其次,针对常规反步法中对虚拟控制量的反复求导导致“微分爆炸”这一问题,本文设计一种自适应动态面方法。首先利用期望轨迹和当前实际轨迹在Serret-Frenet坐标系下建立误差方程,将轨迹跟踪问题转化为镇定纵向速度、艏向角速度和纵倾角速度问题,将设计的虚拟控制量并通过一阶滤波器来估计虚拟控制量,简化控制器的设计。仿真结果表明,设计的控制器能精确实现二维水平面和三维曲线的轨迹跟踪。接着,针对具有模型不确定性的欠驱动AUV轨迹跟踪问题,分别设计基于神经网络自适应动态面和模糊自适应动态面控制器。利用RBF神经网络和模糊理论的逼近特性对模型中存在的不确定性进行在线逼近,并结合自适应动态面方法解决了求导过程中的“微分爆炸”,进而提高了控制器的精度和抗干扰能力且能较好的避免一致抖振问题。通过Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统是半全局稳定,仿真结果表明可控制器的有效性和可行性。最后,对欠驱动AUV的编队问题展开研究。首先,设计自适应动态面控制器使领航者做轨迹跟踪且跟踪一条与时间相关的轨迹。其次,基于领航者-跟随者编队控制方法,设计欠驱动AUV编队控制器使跟随者保持相应的队形跟踪领航者。通过Lyapunov稳定性分析证明了跟踪误差可以收敛到零附近很小的领域内。最后,仿真结果表明可控制器的有效性和可行性。