移动大平台搭载欠驱动水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）进行水下作业是实现大尺度海底科学观测的重要途径。在海底观测任务中,AUV水下作业范围受制于其续航能力,需要定期被移动对接装置回收,以获得能量补给。路径规划是导引AUV实现水下自主回收对接的重要环节。针对欠驱动AUV移动对接过程中难以抵抗环境干扰的问题,论文开展水下移动对接过程中远端归航和末端对接两个阶段的路径规划算法研究。远端归航阶段中,针对AUV到达末端视觉导引区域的最短时间归航问题,论文利用环境流场信息,通过计算对接时间得到欠驱动AUV和移动对接装置的预期交会位置,基于最优控制理论建立归航阶段最短时间路径规划问题的数学模型,采用全联立正交配置有限元方法求解得到时间最短的归航路径。针对声学定位误差造成的对接装置位置突变问题和控制误差造成的AUV位置突变问题,本文通过预测路径规划周期后AUV和对接装置的位置,将其作为初始参数重新求解归航路径,实现闭环的在线规划。最后,构建流场环境,通过仿真对比验证本文提出的算法在归航时间上的优势。末端对接阶段中,针对干扰环境中将AUV导引进入移动对接装置的近距离偏差修正问题,论文将视觉定位图像的持续获取作为约束条件,以进入对接装置为目的建立目标函数,得到海流干扰下的末端路径规划问题的数学模型。基于模型预测控制框架,将其转化为局部优化问题,求解得到能够快速响应海流干扰、控制误差的鲁棒路径。然后,针对未知突发扰动造成的AUV视觉定位图像丢失的异常情况,论文提出基于纯追踪算法的丢失视野恢复策略,通过主动降速来扩大视野范围,并使AUV朝向对接装置入口中心,从而解决了所提出末端路径规划算法在该异常情况中无法收敛到可行解的问题。最后,通过仿真对比验证了末端路径规划算法的有效性。论文在MOOS-IvP框架下对提出的路径规划算法进行了实现,并搭建了实验平台,开展了水池实验,分别使用挂载和拖曳两种搭载方式的移动对接装置对两阶段路径规划算法的可行性进行了验证。实验结果表明论文提出的两阶段规划算法可以有效地应对定位数据跳变及未知突发干扰,具有一定的实用性。