海洋约占地球总面积的70%且有着丰富的资源。为了最大化程度的利用海洋资源,一系列水下工业机器人应运而生。而搭载自主式水下潜航器（AUV）靶标捕获跟踪系统的水下机器人对海洋的开采利用和保护具有重大意义。AUV靶标系统不仅可以应用于军事领域（如:领海防御、导弹追踪等）,而且也可应用于民用领域（如:海底管道铺设,海洋环境测量等）。为此,本文设计了以四浆推动为基础的新型水下自主式潜航器（AUV）靶标捕获跟踪系统。首先,在清楚了解AUV的力学和运动学原理的基础上,在实验室中搭建了相对应的AUV靶标捕获跟踪系统的实验设备,来模拟AUV在海中航行的实际工作情况。搭建的AUV靶标捕获跟踪系统包括前端图像识别系统和后端运动追踪系统。前端图像识别系统主要包括USB摄像头和树莓派开发板,捕获目标图像采用的检测算法是霍夫圆检测和YOLOv3-tiny算法。前端图像识别系统模型的搭建主要包括:设立参考坐标系、建立摄像机模型和AUV的动力学模型,从而推导出系统总体传递函数。其次,后端运动追踪系统主要包括四旋翼电机、平衡杆和惯导。针对AUV靶标瞄准运动追踪系统控制精度低、响应速度慢等特点,本文拟采用双闭环PID来控制AUV的姿态运动。前端图像识别系统识别出的靶标中心点坐标和此时图像的中心点坐标两者的差值是双闭环PID控制器中外环的输入,而此外环PID的输出即为内环的输入姿态角。外环不断将两者坐标差计算输出角度,内环则动态调整稳定该输出的角度,确保将靶标的中心点与图像的中心点重合,以实现AUV靶标捕获跟踪。由于内环计算要求必须快速和准确,综合考虑多种算法的优劣性本文内环采用变论域模糊PID控制算法。最后,在上述理论和模型的基础上,本文进行了仿真模拟与实验验证。（1）仿真模拟:通过MATLAB仿真模拟,仿真结果表明,变论域模糊PID算法相较于其他控制算法在快速性和准确性上存在较大优势。（2）实验验证:在实验室中对本文搭建的AUV靶标捕获跟踪系统进行硬件和软件的实验验证,捕获跟踪结果图表明,AUV靶标瞄准系统对于静止和移动的靶标都有良好的捕获与追踪效果。