仿生机器鱼作为一种结合了鱼类推进模式和机器人技术的新型水下机器人,因其具有推进效率高、机动性强、对环境的影响小等特点,吸引了不少研究者进入该领域进行研究。为使得仿生机器鱼具有较好的水下游动能力,必须解决其运动控制问题。论文基于实验室自主研发的具有三自由度胸鳍机构的仿生机器鱼平台,对仿生机器鱼的运动控制问题进行了研究,主要研究内容如下:(1)针对仿生机器鱼的步态生成问题,采用中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)来控制机器鱼的各个关节。首先,使用一组线性状态方程与正弦输出方程来构造CPG振荡单元,并通过相位差参数实现振荡器之间的耦合,构造CPG网络。接着通过对机器鱼的动力学分析与建模,确定机器鱼进行不同游动模式时对应的步态参数。仿真结果表明了该网络在机器鱼步态控制方面的有效性。(2)为实现仿生机器鱼的俯仰姿态控制,结合已经建立的CPG网络与动力学模型来设计控制器。首先利用泰勒公式对动力学模型进行线性化处理,得到简化的俯仰动力学方程,并以此设计控制律框架。其次,针对控制律参数未知的问题,使用RBF神经网络来对未知参数进行估计,以此来代替未知参数,通过李雅普诺夫第二定理证明了该控制律的稳定性,导出了RBF权值的自适应律。最后,根据该控制律调整胸鳍CPG相关参数,进而实现俯仰运动。仿真结果表明了在该控制律下,机器鱼能较好地调整俯仰角至期望位置。(3)针对仿生机器鱼的避障运动控制问题。将机器鱼的避障行为划分为偏转避障与俯仰避障两种情况。首先,依据碰撞锥理论,得到机器鱼的壁碰条件,并根据超声波传感器对周围环境的探测结果与机器鱼的当前速度,确定使用哪种方式实现避障。之后,依据所给控制策略,得到机器鱼避障所需的俯仰(偏转)角。最后,根据该角度的大小,改变CPG网络控制参数,以实现避障行为。仿真结果表明了上述控制策略的有效性。