自主水下机器人是人类深入海洋的重要工具,近年来成为当今世界研究的重点之一。随着应用市场的日益复杂,AUV需要更久的续航时间、更智能的自主性及更强的通讯能力。由于AUV搭载的电源电量有限且水下通信信号差,所以需要及时导航定位、布放回收,以用于电源充电、交换数据以及更新工作需求。本文针对AUV在水下回收时受水下信号差、自身导航精度低的情况影响导致回收率低的问题,结合全驱动AUV的基本特征,参与了AUV自主回收实验系统的研制,并开展了基于USBL的回收组合导航新方法的研究,主要研究包括全驱动AUV水下回收系统、组合导航定位系统以及AUV回收的湖试,具体内容如下:论文首先阐述了AUV回收系统和基于声学组合导航方法的国内外研究现状与发展趋势,并根据回收的技术要求,针对自主研发的“探海I型”AUV,设计了回收系统回收方案、AUV改造方案及回收坞系统。然后,着重研究了AUV在回收过程中基于USBL的回收组合导航方法,主要包括以下几个方面:(1)针对USBL定位系统进行距离迭代计算时出现的奇异值,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法;(2)基于AUV回收系统,研究并建立了针对惯导、超短基线USBL、多普勒测速仪和深度计的组合导航模型,并通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,针对USBL定位系统基阵偏移问题,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;(3)针对基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型突出的滤波发散问题,提出了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想的改进的AKF滤波算法进行有机融合。(4)接着,针对自主水下机器人在回收过程中不同类型导航传感器的采样率不同步的问题,设计了一种基于SINS/USBL/DVL/深度计组合导航系统异步融合算法。该算法首先通过数学归纳法递推得到基于多尺度的系统模型,其次将各尺度上的量测信息分别进行滤波,在不同尺度上对信息在进行解算,使得滤波精度更高。仿真结果表明,对组合导航的研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性,为实际系统中AUV的安全回收提供了保障。最后,阐述了“探海I型”AUV及AUV回收控制系统设计,并具体介绍了AUV水下组合导航软件设计,参与完成了AUV水下USBL定位实验和水下组合导航定位实验,湖试实验验证了AUV拥有一套可行且稳定的控制系统,且组合导航系统能够满足回收的需求。