在未知环境下,无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)的自主避碰能力是保证其安全有效完成使命任务的前提和基础。通常根据声呐探测到的环境信息自主完成行为决策,使UUV无碰撞地驶向目标。但是,由于环境的未知性和时变性,一方面增加了自主避碰行为决策的复杂性,另一方面,也为UUV实时高效地规避障碍带来了相当的难度,深入研究未知环境中UUV避碰行为决策方法具有重要的理论和实际意义。本文的主要研究工作如下:首先,基于UUV避碰行为的国内外研究现状,从未知静态环境下UUV避碰问题入手,建立环境模型,设计了UUV反应式避碰行为决策算法。其次,根据多波束声呐的工作原理建立了极坐标系,用以快速对环境信息做出判断;并根据实际的需求,将最小转弯半径引入UUV自主避碰行为决策,并完成对UUV预测航估,分析并提出了UUV运动行为可行性判定准则。然后,针对未知静态障碍环境中的避碰问题,应用了反应式避碰行为决策算法。通过设定的评价函数确定UUV航行中的子目标点;针对算法中存在的极小值问题,且该问题也是大部分实时避碰方法的特点,本文提出了边界记忆法来解决。通过仿真实验证明了UUV躲避未知静态障碍的可行性。最后,在反应式算法的基础上,针对未知的动态障碍,设计了避碰策略。在仿真实验中加入未知的动、静态障碍,并得到很好的仿真效果。实验表明本文设计的避碰算法的有效性和可行性。