随着海洋开发开发进程的加快,能够探测水下环境并且自主完成作业任务的水下机器人受到国内外研究机构的广泛重视。自主性及安全性是水下机器人的重要特性,其中自主性的含义是具有和外部环境进行交互的能力,这种交互能力的一个重要方面就是具有自主运动规划的能力。然而对于无人无缆水下机器人来说,可以长时间使用的小型动力源尚未达到实用化的程度,因此,能量的有效利用是无人无缆水下机器人实用化中的重要问题之一,因此考虑能耗的无人无缆水下机器人实时运动规划问题的研究具有具有重要的理论研究意义和实际应用价值。针对未知环境中水下机器人实时运动规划的问题,提出了对水下机器人的运动规划采用基于行为结构的方法。对基于行为选择策略的协调方法和基于行为融合策略的协调方法分别进行了研究,通过仿真实验对两种行为协调策略进行了对比分析。为了进一步对运动过程中能耗问题的研究讨论,本文对水下机器人的运动控制系统进行了研究,提出了一种基于神经网络的运动控制方法,并将规划与控制相结合进行了仿真实验,实验结果验证了规划器与控制器的有效性。在对水下机器人基于行为融合的实时运动规划和基于神经网络的运动控制研究的基础上,针对未知环境下水下机器人基于能耗的实时运动规划问题进行了研究。单纯从控制方面或是规划方面来改善和提高水下机器人的运动性能难以达到理想效果。所以本文把预测控制的思想引入规划中,把规划与预期的控制执行效果结合起来考虑,提出了多步预测规划单步控制执行的方法,对水下机器人基于能耗的实时运动规划与控制问题进行了研究。仿真实验和水池实验验证了本文所提方法的有效性。