近年来,随着人类对海洋探索重视程度的提高,自主式水下机器人被广泛应用于海洋资源探索、环境监测以及水下检修作业等领域中。复杂的海洋环境以及未知多变的外界因素要求水下机器人自身具有更加健壮的控制结构和更加敏感的自身状态感知系统,作为核心单元的控制软件系统,其可靠性已经成为衡量水下机器人技术的重要指标之一,它将直接关系到水下机器人任务完成的质量以及水下机器人的生存能力。因此,研究水下机器人软件系统的可靠性评估方法已成为水下机器人技术发展的重要课题。针对复杂构件化软件系统在设计初期的“贫信息,少数据”特点,本文利用随机Petri网技术,研究并实现了一种基于软件体系结构的可靠性评估模型。首先,对比研究了现有的各类软件可靠性模型,分析得到基于软件体系结构的可靠性白盒模型更加适用于自主式水下机器人控制软件系统设计初期的可靠性评估。但是,现有的体系结构模型普遍存在参数精度不高,模型假设过多等问题,并且对软件体系结构没有直观的描述。因此,本文引入随机Petri网对软件体系结构进行建模分析。其次,重点研究了利用随机Petri网对系统进行性能分析的基本原理,得到瞬时状态分布概率和稳定状态分布概率的计算方法。在经典Littlewood模型的基础上考虑了构件的串并联耦合关系对软件可靠性的影响,提出了一种基于随机Petri网的改进Littlewood模型,并利用一简单系统对该模型进行了验证。再次,为了缓解模型状态空间爆炸问题,提出了一种基于广义随机Petri网的改进Littlewood模型,研究了广义随机Petri网模型中稳定状态分布概率的计算思路,并针对一简单系统利用基于随机离散有穷状态马尔可夫过程的求解算法,得到稳态概率分布与系统性能指标。其中,提出了一种除去消失状态的“变迁融合”方法,解决了瞬时变迁的使用概率求解问题,并利用该模型求解了系统的整体可靠度。最后,通过研究水下机器人的体系结构类型,借助Petri网描述了 AUV完成海洋环境探测作业的控制流程,体现了 AUV控制软件系统的可重构特征。以此为基础提出了“ZT-AUV”的分层递阶体系结构,并建立其广义随机Petri网模型,然后根据嵌入式马尔可夫链分析得到稳态分布概率、模块参与度和接口调用频率,利用软件稳态运行和状态转移可靠度加权计算得出软件系统的整体可靠度。同时,根据各项性能指标又能够有针对性地提高软件系统的可靠性,验证了该模型的适用性和有效性。