随着人类对海洋探测与资源开发的不断增加,能够在复杂海洋环境下进行自主作业的水下机器人受到越来越广泛的重视。作为一类人工智能系统,自主式水下机器人必须具备高度的自主性、可靠性及海洋环境适应性,而确定一个合理完善的体系结构是实现水下机器人上述特征的关键。运动控制系统是自主式水下机器人的两大子系统之一,研究其体系结构的组成和实现技术无疑具有重要的意义。论文以“十一五”期间研制的"ZT-AUV"自主式水下机器人为对象,考虑到其使命任务的具体要求、传感器搭载及执行机构配置,结合Agent技术和行为主义的思想,将水下机器人运动控制系统体系结构分为黑板系统、行为元Agent组、反射行为Agent组和执行Agent四个部分。其中黑板系统是水下机器入信息处理及管理中心,同时也是各Agent的行为调度中心；行为元Agent组是运动控制器的实现单元,通过一定的运动控制算法使水下机器人完成“行进”、“转艏”和“升沉”三种基本行为；反射行为Agent组是系统的行为“备份”单元,主要处理系统故障时的行为保持问题；执行Agent最终实现对执行机构的驱动。上述体系结构具有很好的鲁棒性、灵活性和可扩展性。文中对该体系结构中涉及到的相关知识和技术在理论研究和工程应用方面进行了探讨。在黑板系统部分针对水下机器人运动信息给出了一种数据处理流程,对滑模观测器在水下机器人传感器和执行机构故障诊断方面的应用作了仿真研究：对STF算法进行了研究,针对水下传感器的数据特点对算法提出了改进,并将其应用于水下机器人多传感器数据时空融合。在行为元Agent组部分探讨了智能算法在运动控制中的应用,提出了一种IPSO算法用于模糊神经网络控制器的参数自寻优设计。对基于支持向量机模型的广义预测控制方法在水下机器人运动控制中的应用作了仿真研究。针对实际试验过程中高航速情况下传统S面控制器艏向控制困难的情况,提出了基于速度补偿的改进方法；对垂向运动控制时出现的“积分饱和”现象进行了分析,提出了一种基于运动状态评估结果来动态调整积分项的方法,消除了“积分饱和”。在反射行为Agent组部分讨论了执行器故障时基于力矩重分配的容错控制方法,针对不同执行器故障的情况提出了三类故障处理方案。在执行Agent部分对一种典型执行器配置的力(矩)分配方案进行了探讨,并针对"ZT-AUV"的混合式执行机构配置特点,讨论了不同任务要求不同航态下的力(矩)分配方案,并给出了具体的算式。