在诸如较大规模的区域海洋学采样、侦察，多异构平台协作作业、高可靠性智能水下机器人(AUV)系统等领域，多水下机器人系统具有单机器人系统不可比拟的优势。本论文主要讨论了多水下机器人分布式协作控制体系结构和相互协调技术，这是解决多水下机器人走向实用化所必须解决的首要问题。 对于面向任务的多AUV系统，控制不仅面临着资源和任务的自动优化分配等松耦合协作，而且必须在硬件能力范围之内实现实时的紧耦合协作。对于松耦合协作，本文试图模拟经济活动中的市场交易现象，将系统的优化计算建立在“市场”框架之上，以解决在通信受限、单个AUV能力受限等条件下的协调问题。不同条件下v-MDTSP类型任务的数值分析表明，基于“边际”代价计算的“市场”框架在通信容错、降低计算复杂度以及系统可扩展性等方面具有很大的优势。通过加入“单件利润”交易方式，使得每个AUV可以获得更多的共享信息，大大提高了“市场”框架的最终优化结果，在绝大部分情况下都明显优于基于遗传算法的集中式控制。作为一种分布式控制方式，“市场”框架在处理不同耦合度，不同时间约束等条件下的复杂协作控制时，实现也更为简单、有效。对于紧耦合协作控制，采用了基于行为的控制方式，以满足那些快节奏、大量数据交换的实施协调作业。两种不同类型的多AUV协作通过基于“技能”概念的S~2BHCA控制结构模型来支持：任务层支持松耦合计算，“技能”层支持紧耦合协作。“技能”概念通过在不同的控制层内赋予不同的含义，将这两种不同的控制思想有机链接起来。 为了支持多AUV系统的调试和验证，本文提出一个基于MAS概念的、面向较大规模多AUV系统的、可扩展的分布式仿真环境以及设计了包括两台AUV的海上试验系统。仿真和实验结果表明，“市场”框架和S~2BHCA控制结构模型在解决多AUV系统的控制设计与实现方面的具有现实的指导意义。