随着对海洋资源探索的逐步深入,自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）作为应用于海洋探测的新型科技也在不断发展。AUV续航时间有限且在水下通信能力差,所以需要在能源殆尽前进行回收对接工作,从而补充机身电量、方便提取水下数据和布置新任务。可靠的组合导航系统是成功实现回收对接任务的关键。所以,本文以江苏科技大学自主研发的“探海型”作为研究对象,针对其在回收对接过程中,由于传感器异步采样而导致导航精度较低且容易受环境干扰而导致量测信息出现阶跃性突变的问题,根据实际传感器参数,选择分布式结构建立多传感器组合导航系统,研究多源导航系统的新方法,主要研究内容如下:首先,本文建立了SINS/DVL和SINS/USBL两个子滤波器的模型,并以SINS为主导航传感器,DVL和USBL为辅助导航传感器,针对不同功能的滤波算法,采用不同特征的联邦滤波结构设计SINS/DVL/USBL组合导航系统模型。然后,针对不同传感器的采样周期不一致而导致对接组合导航系统误差偏大的问题,以传感器的采样率为依据划分尺度信息,建立多尺度非线性系统模型,提出了一种基于时间序贯的UKF多尺度异步融合算法,若辅助传感器无量测信息输入,SINS系统进行时间更新,若辅助传感器有量测信息输入,子滤波器中进行状态量测更新,并在主滤波器进行信息融合,得到状态最优估计,通过仿真验证了该算法能够有效提高导航系统的精度。其次,研究了AUV组合导航系统中多尺度数据异步融合的容错滤波算法。针对AUV在水下复杂环境中,辅助传感器易受噪声干扰而发生量测信息出现阶跃性突变而导致滤波发散的问题,提出了改进的自适应渐消UKF异步融合算法,利用自适应渐消矩阵因子减少历史故障信息对融合精度的影响,增加有效量测信息对滤波的增益效果。仿真实验验证了改进的自适应渐消UKF异步融合算法在突发噪声的状况下,滤波收敛更快且具有更好的容错性能,为AUV的回收对接工作提供了安全保障。最后参与研制了“探海型”AUV的回收对接系统,主要包括AUV机体控制系统和对接坞控制系统,并完成水下导航实验和自主回收对接湖试实验,有效地验证了回收对接过程中组合导航系统的有效性和可靠性。