我国作为海洋大国,对海洋资源的开发利用具有重要的军事和经济价值。水下航行器是海洋资源探测、开发和利用的重要工具。仿生水下航行器由于在机动性、能耗、隐蔽性等方面都具有较大优势,近年来得到工业界和学术界的关注。在近水、浅水环境中,利用立体视觉传感器可以获取比传统的声学设备具有更加丰富的图像信息,进而可以提高航行器对复杂位置环境的感知能力和自主航行能力。然而,水下视觉技术需要解决成像质量差、对环境敏感、鲁棒性低等难点问题。对此,本文在军委科技委和船舶工业工程研究院项目的支持下,重点研究水下仿生航行器光学目标检测跟踪及试验平台构建问题,具体研究内容如下。针对水下视觉技术,本文以激光束为研究目标,分析其水下成像特点,利用颜色特征和几何特征融合增强目标对比度,通过形态学运算、目标直线拟合等方法对目标检测,在曲线拟合部分,通过上下搜索的方法可以提高检测的鲁棒性;在目标特征点变化、水下背景单一情况下,研究了基于信息融合的卡尔曼滤波跟踪技术,以解决目标跟踪问题,同时针对特定目标优化运动模板跟踪算法,提高跟踪效果。通过室内试验,验证和评估了目标跟踪性能。分析了水下和空气中相机模型的差异,推导水下目标距离相机不同位置引起图像畸变的关系,并通过室内、水下相机标定验证,在此基础上建立了双目视觉模型,解算了目标相对相机的空间位置。通过室内试验,验证和评估了空间位置的解算精度。设计制作了依靠BCF运动方式(如黑鱼型)的仿生水下航行器,水下试验表明该仿生鱼具有较好的机动性能,实际转弯半径小于一倍体长;游动速度满足了项目要求,但是提升空间较大。开展了仿黑鱼航行器室外水下游动和目标跟踪试验。在该航行器平台上,完成了基于视觉的感知和控制算法的代码实现和模块测试,以及利用水下双目视觉检测跟踪水下激光束目标的游动试验。基于实测数据评估了控制算法,目标位置解算模型和跟踪算法的准确性和鲁棒性。