多仿生机器鱼的控制与协调研究是针对复杂、动态水平下环境中多仿生机器人系统协调作业而开展的相关理论和关键技术的研究,在海洋探测和军事应用等领域具有重大的应用价值.该文从机器鱼的运动学模型入手,解决运动控制问题;以实时视觉信息处理技术为前提,为多鱼协调定位提供位姿信息;基于行为选择机制的协作策略,为机器鱼的任务级协作打下基础;最后,将所有算法集成到多仿生机器鱼协调实验平台MRFS上.该文首先对仿生机器鱼和多仿生机器鱼协调的概念、优越性和应用背景进行了介绍,对国内外在鱼类推进机理和仿生机器鱼控制方面的研究概况及主要研究内容进行了综述,并对该文的选题背景和主要内容做了介绍.其次,根据鱼类游动的特点,提取机器鱼的形体参数和运动参数,简化并改进了鲹科鱼类的运动学模型,并根据实际元器件和实现方法的约束,对机器鱼进行优化设计;同时,通过机器鱼样机的研制来验证该设计方法的有效性.第三,将机器鱼的运动控制分为速度控制和方向控制,提出了分段控制的速度策略以及采用RBF神经网络和PID控制相结合的稳态游速控制方法,采用模糊控制方法实现了机器鱼的方向控制,结合速度控制和方向控制实现了机器鱼的点到点控制.同时,采用改进的距离转换方法实现机器鱼的路径规划.第四,提出了一种基于色度直方图和饱和度直方图的自适应阈值分割算法.同时,结合计算机并行处理技术,利用汇编级的MMX指令和SSE指令对整个视觉跟踪算法进行了并行性优化.第五,引入了六种基本行为,设计了合理的行为选择条件,采用角色分配——行为决策——角色转换策略来实现机器鱼间的协调运动.第六,给出了一种多机器鱼协调系统的软、硬件体系结构,在此结构基础上提出了多机器鱼协调实验系统的设计方案,开发研制了多仿生机器鱼协调实验平台,并应用于一种协作型机器鱼的CLB分层式控制结构的研究中.最后,对该论文所进行的工作和取得的成果加以总结,并指出了需要进一步研究的工作.