近年来,海洋资源开发和海洋环境保护等海洋探索方面的迫切需求,极大促进了水下航行器技术的发展。有缆水下航行器(ROV)工作时需要母船和经验丰富的操纵人员,并且费用极其高昂,而水下无人航行器(UUV)可以在一定范围内脱离母船进行独立工作,价格相对低廉,因此UUV技术一直是水下航行器研究的热点和重点。充分理解UUV动力学特征并设计合理的控制方法,对UUV自主完成水下任务十分重要。由于海洋环境十分复杂,UUV自身模型非线性程度高等问题,UUV的运动控制一直是该领域研究的热点和难点。本文针对UUV运动中的海流等环境扰动所引起的控制精度降低等问题,首先对研究对象的进行建模,之后设计非线性观测器和输出反馈控制器,并分别对上述方法进行了仿真验证。首先,通过对UUV刚体力和力矩、流体力和力矩的分析,建立UUV系统的动力学模型,然后,对环境作用力和海流作用力建模,给出完整的UUV系统模型,作为后续章节观测器设计和控制器设计的模型基础。然后,设计基于模型的非线性观测器。由于UUV体积小,搭载能力十分有限,其获取的自身位姿信息可能不完全;同时水下环境复杂多变,存在很多不确定干扰,这都使得UUV的运动状态难以测得,对UUV的实时控制造成很大难度。本文通过李亚普诺夫稳定性定理和对观测器增益矩阵遗传优化的结合,设计非线性观测器。此观测器可从UUV的测量信息中有效估计出UUV的运动状态以及海流速度,并为本文输出反馈控制器的设计提供状态估计值。最后通过仿真验证观测器的性能。其次,针对UUV的轨迹跟踪问题,在所建立UUV系统的动力学模型基础上,基于等速趋近律设计滑模控制器,其中UUV的状态信息由前面所设计的非线性观测器提供。并通过李亚普诺夫稳定性定理证明系统是渐进稳定的。通过仿真分析可以看到,在模型精确的条件下,控制效果较好。模型参数发生变化时,鲁棒性较弱。后续将针对此问题做进一步的研究。最后,在前面所设计的滑模控制器的基础上。根据最小二乘支持向量机可任意逼近任何非线性函数,有效避免神经网络中局部最优问题的优越性能,对所设计的滑模控制器进行改进。其中通过李亚普诺夫稳定性证明得到支持向量机中的权值调整律,进而得到完整的自适应滑模控制律。同时,此控制器不需要精确的模型,并对模型的不确定性和外部扰动有较强的鲁棒性和自适应性。最后通过仿真验证所设计的控制器具有良好的性能。