自主水下航行器(AUV)以其自主能力强、机动性好、可遂行复杂任务等特点，成为水下装备研究的热点。AUV和AUV编队已经成为捍卫海疆安全、维护海洋权益、感知海底环境等相关海洋活动的首选平台。针对多AUV开展任务规划、部署规划和航迹规划等研究，对于提升AUV综合效能、降低部署成本、提高自主程度、拓展任务空间、改善任务效率等具有重要意义。本文从AUV任务规划、部署规划和航迹规划的角度，以AUV运动学和动力学为基础，针对各层次规划需求，完成了相应规划算法。本文主要研究内容包括：
　　针对对抗环境中多AUV对抗建模问题，建立了基于生物数学的多AUV对抗模型。对三方AUV部署对抗、协作共存的过程，引入生物数学竞争和捕食系统模型，以生物种群生存灭绝的过程描述三方AUV对抗、协作的过程。在此基础上，以生物种群生存和灭绝条件分析多方AUV对抗的分布，同时也给出了对抗模型的全局渐近稳定性的充分条件，解决了多方AUV部署的对抗、协作建模问题，为AUV编队部署规划提供模型支撑。
　　针对不规则边界环境下多AUV部署问题，设计了基于粒子群算法的多AUV部署区域规划算法。首先建立边界曲线模型和AUV观测区域图形模型，利用几何图形及几何位置关系描述AUV在不规则边界区域内的分布，解决不规则边界建模困难问题。然后设计基于粒子群算法的多AUV部署区域规划算法，解决不规则边界、AUV探测区域不同带来的多目标、多约束规划问题。所设计部署区域规划算法能够实现多AUV在不规则边界附近快速、高效的部署。
　　针对AUV路径规划问题，设计基于径向基函数(RBF)和粒子群算法融合的AUV路径规划算法。首先基于粒子群算法设计AUV路径规划算法，在考虑洋流的基础上实现无碰撞航路的规划，然后引入径向基函数设计融合径向基函数的改进粒子群算法，解决基于粒子群规划出的AUV路径不平滑问题。并利用Metropolis准则改进粒子群算法，避免粒子群算法陷入局部最优问题。所设计的AUV路径规划算法能够高效、高质地实现无碰撞、平滑路径的规划。
　　论文较好地解决了多AUV任务规划、部署区域规划和航迹规划问题，为AUV的设计和研制提供了有益参考，为改善水下无人自主平台智能化水平提供了有力补充。论文所设计的方法具有较好的普适性，能够拓展应用到航天器编队、无人机编队和水面舰船编队等无人平台。