自主式水下机器人（AUV,Autonomous Underwater Vehicle）的运动具有强非线性、各自由度间相互耦合、运动模型难以获得等特点，因此运动控制是水下机器人体系中一个十分复杂的问题，将直接影响到上层任务的实现。随着分布式控制系统的不断发展，其体系结构越来越复杂，因此对控制算法的要求也越来越高。目前PID控制、自适应控制、滑模变结构控制、模糊控制、神经网络控制等，以及上述方法相互结合的控制算法已逐渐被应用于水下机器人的控制领域。本文的主要目标是基于滑模变结构控制，设计了一种适用多推进器水下机器人的分布式并行运动控制（DPMC, Distributed Parallel Motion Control）系统。在课题原型样机C-RANGER的基础上，分析了AUV的推进器布置，基于滑模变结构控制理论设计了推进器的驱动系统。同时采用了控制补偿方法对推进器中的摩擦力进行模糊估计，有效地解决了低速伺服系统中的爬行现象。分布式并行运动控制有效地将分布式控制和现场总线技术进行了融合，巧妙地运用了C-RANGER的并行硬件架构和解耦控制算法。文中根据AUV的动力学模型，分析了AUV的推进器和运动自由度之间的关系，根据滑模变结构控制原理设计了相关的控制单元，对AUV分布式并行运动控制在MATLAB环境下进行了仿真研究。同时利用神经网络的学习功能，在线调整滑模切换函数，降低了滑模变结构控制中的抖振现象。仿真结果表明，本文所提出的分布式并行运动控制算法能够完成预期的航线规划，可靠性高，布局灵活。