自主式水下机器人(AUV)是近年来发展起来的具有一定的自主导航和规划能力的新型水下运载平台,通常可以活动在非常危险或者人力难以到达的海域,极大地扩展了人类对于水下的作业能力与探测范围。对于智能水下机器人来讲,路径规划与路径跟踪问题一直以来都是研究的热点之一,它是指在一定的环境模型中规划出一条从已知的起始位置出发、绕过障碍物、到达预先规定的终止位置,并满足某些优化条件的路径。由此可见,路径规划能力是自主式水下机器人实现自主导航的关键环节。本文围绕AUV自主航行过程中的两项关键技术——路径规划与路径跟踪进行了研究,为AUV实现自主航行奠定了基础。论文中首先介绍了AUV自主导航技术的国内外研究现状、应用情况、发展趋势,综述了路径规划与路径跟踪技术,以及本课题的研究意义。接着详细讨论了快速步进算法进行路径规划的原理与仿真结果、路径跟踪算法建模与实现。之后针对自主式水下机器人(AUV)在大范围静态环境完全未知或部分未知的情况,本文提出一种应用动态划分全局工作环境、以多次局部优化代替一次性全局优化的路径规划方法。该方法充分利用AUV行进中实时获取的局部环境信息,应用快速步进算法对局部区域进行路径规划,并结合优化机制,最终得到AUV的全局近似最优路径。在此基础上,根据AUV的运动学模型及动力学模型,利用基于PID控制器的AUV轨迹跟踪技术,在Simulink仿真环境中对任意路径进行了跟踪。经MATLAB仿真验证：该路径规划算法具有简单、实时性好、求解效率高的特点,完全符合实验要求；路径跟踪仿真结果表明该算法具有快速、精确、全局稳定的良好特性。本文的最后着重于算法的工程应用,在VC中实现了大尺度环境下的路径规划算法。
