水下机器人是一种很重要的水下探测调查器，利用水下机器人可在海洋深处直接进行海洋生物、物理、化学和地质等科学考察活动，可以在深海勘测地形、地貌、采集海底样品，支持海洋工程和促进海洋资源的开发。　　 掌握海水流动的规律非常重要，它可以直接为国防、生产活动、交通、渔业、建港等服务。了解海水的运动规律，对海洋科学其他领域研究有密切的关系。　　 本文旨在探讨以AUV为移动平台搭载ADCP测量水流数据处理的方法。本文的研究对象是水流测量数据质量的控制以及针对测量盲区数据的插值方法，并对处理效果进行仿真，为后续的处理方法提供理论支持与向导作用。　　 本文首先分析了影响水流测量数据的因素，然后介绍了异常值的剔除方法和数据质量控制方法以及盲区数据插值方法，并且编写了相关的水流数据处理软件。　　 本方主要对异常值剔除方法和滤波方法和插值方法进行了深入研究，并且针对上述的几种方法进行了仿真比较，提出了用拉依达准则剔除异常值，用卡尔曼滤波处理同一水层的数据，以及在插值之前对剖面上的数据进行平滑滤波，和利用Akima插值方法计算标准层或盲区的数据这种可行方便的数据处理方法。　　 本文最后将处理后的数据与标准水流数据进行比较，结果表明，本文提出的水流数据处理方法是是可行的。