如今为了加强对海洋资源的开发利用,一种新颖的海洋探索装备自主式水下航行器(AUV)由于其具备灵敏度高、安全性强等特点,并且可以自主的完成水下作业任务成为研究热点。AUV通常在复杂海洋环境中执行任务,其在航行过程中时常会受到动态海洋环境的影响,其中动态障碍物环境信息会影响AUV航行的安全性和稳定性。因此动态环境影响下的AUV航路规划是一个值得研究的问题。为此本文提出基于改进水平集算法的全局路径规划和基于滚动窗口模糊控制的局部规划算法相结合的双层算法进行航路规划,该算法可实现规划路径时间最优和实时避碰。本文主要研究内容和工作包括:首先,对AUV航路规划问题进行描述,提出研究过程中需要解决的问题,然后给出不同环境模型适用的环境建模方法和规划出航行路径的评价标准。另外,详细介绍水平集算法的数学理论基础,分析算法的数据结构,提出隐式界面和符号距离函数来描述水平集方程以及水平集曲线的演化。其次,对水平集算法建模,将其运用到航路规划中来,用水平集函数描述水平集曲线,用零水平集的演化代表AUV的航行,其不断演化直到第一次收敛于终点,然后由终点后向迭代回溯,进而获得时间最优全局路径。为了解决传统算法效率较低问题,本文对水平集算法进行改进,对快速扫描法的扫描方式进行改进,通过对重构窄带和改进后的快速扫描法进行结合,提升了算法的效率和精度。同时为了解决系统中存在的时滞问题,提出了用Hopf公式解决粘度问题和对具有延迟系统在线轨迹优化。再次,为了解决AUV航行过程中存在的动态障碍物的影响,提出滚动窗口模糊控制算法。设计一种新型的模糊推理机,用于对滚动窗口探测到的信息进行处理,给出模糊推理机设计方案如输入输出变量选择、模糊推理、反模糊化,并对模糊推理机进行改进,通过加入S面控制算法设计了一种变论域模糊控制器,该推理机建模简单鲁棒性强,大大提高了算法效率。并给出动态环境影响下的局部碰撞预测和避碰策略。最后,为了解决动态环境影响下的AUV路径规划的时间最优路径和实时性问题,本文运用双层算法结合来实现路径规划。采用改进后的水平集算法进行全局路径规划,然后基于滚动窗口模糊控制进行动态环境下局部路径规划。设计仿真实验验证各种改进算法可行性和优化效果,实验结果表明改进算法是可行的并且提高了算法效率。