当前陆地资源日益匮乏,海洋资源逐渐成为人类关注重点,作为开发海洋资源的重要装备之一,水下机器人-机械臂系统(UVMS)具有独特的自身结构和执行任务的多样性等特点,逐渐成为海洋开发研究中的热点。UVMS主要由水下机器人系统和水下机械臂系统组成,两系统均具有强耦合、时变性等特点,因此两系统的协调控制尤为关键,也是UVMS完成水下作业控制任务的重点和难点。本文首先构建UVMS对应坐标系,将水下机器人系统和水下机械臂系统在相应坐标系下,依据相关原理分别推导两个分系统的运动学和动力学模型,在此基础上,通过牛顿-欧拉动力学分析法得到UVMS整体动力学模型,为之后分析奠定数学基础。其次依据已构建水下机械臂系统动力学模型,设计基于HJI理论的RBF神经网络自适应控制器,以二自由度水下机械臂为控制对象,分别基于水动力作用、基于模型不确定性和未知干扰作用,对水下机械臂轨迹跟踪控制进行仿真,通过仿真结果分析,验证所设计控制器具有良好的控制性能和较强的鲁棒性,该控制器具有一定可行性。再次依据已构建水下机器人系统动力学模型,通过动力学解耦方法得到水下机器人系统垂直面动力学模型;依据垂直面动力学模型,设计带非线性干扰观测器(NDO)补偿的反演滑模自适应控制器,对系统模型不确定性和外界干扰进行观测,并对系统进行补偿,从而实现控制系统的稳定,并通过Lyapunov函数证明系统稳定性。采用不带NDO的反演滑模自适应控制器与设计控制器做仿真对比验证,仿真结果证明所设计控制能够较好对模型不确定性和未知干扰进行观测,并对系统实时补偿达到良好的控制效果,具有较好的控制性能。最后,依据已构建水下机器人系统动力学模型,设计基于局部模型逼近的自适应滑模控制器对六自由度水下机器人运动进行控制,通过静水环境下仿真验证该控制器能够完成对水下机器人的运动控制,并且得到水下机器人名义模型参数,然后根据牛顿-欧拉迭代法将水下机械臂运动过程中产生的力和力矩,以外界干扰形式输入到水下机器人系统中,设计基于RBF补偿项的自适应鲁棒协调控制器,分别在静水环境和海水干扰环境下进行仿真分析,验证了该协调控制器在协调控制方面具有良好的控制性能,能够完成水下机器人系统和水下机械臂系统的协调控制任务。