在江河、湖泊、浅海等区域，超小型水下机器人的应用前景越来越广泛。但是复杂的水下环境及较差的水下可视度，使有缆超小型水下机器人的可控难度加大。有缆超小型水下机器人仅靠操作者人为控制的简单思路，使得超小型水下机器人在诸多实际环境下无法正常工作。因此，本文针对有缆超小型水下机器人的系统设计、运动控制器设计、三维物体重构技术、三维空间路径重构等关键技术问题上进行了若干研究：　　 （1）超小型水下机器人的系统设计研究　　 研究超小型水下机器人的系统设计的若干改进思路及相关设计要点。致力于建立智能水下机器人的控制平台，拓宽仅靠操作者人为控制的简单控制思路，加入自动控制的软件架构。通过吸取国外相关类型的水下机器人的设计经验，针对实际应用出现的不良情况，开发实用的超小型水下机器人及智能控制平台。　　 （2）超小型水下机器人的运动控制器设计研究　　 研究智能超小型水下机器人在复杂环境下的运动控制问题。提出了一种新型的采用平衡控制器的自适应神经网络滑动模控制器（ANNSMB）的理论。引入了其他应用实例中的一种新型自适应模糊滑模控制器（AFSMC）理论。结合了PID控制器、滑模控制器、简单模糊滑模控制器、AFSMC控制器和ANNSMB控制器，在仿真及室内环境下的实验上进行了对比及分析。新型的ANNSMB控制器取得了良好的结果，较好地降低了传统滑模控制器的抖动现象，且进一步减小了系统的静差、超调量等。　　 （3）水下环境内三维物体重构技术研究　　 研究超小型水下机器人在水下环境对三维物体重构技术的算法及实验等若干问题。理论分析超小型水下机器人三维物体空间数据采集思路及实现手段。引入扩散张量磁共振图像（DT-MRI）中的图像处理算法的步骤、三维物体重构理论及相关实现手段，结合超小型水下机器人的实验数据，初步实现了水下机器人空间物体的重构。　　 （4）三维路径规划及重构技术研究　　 研究超小型水下机器人在水下作业时前往目标及返回初始点的路径选择的问题。提出了基于Bayesian理论的随机三维路径追踪的新型算法理论。结合了新理论进行了三维空间路径追踪的仿真实验，给出了三维空间路径重构结果图。新算法是一种简单，容易实现的算法，且在有突发障碍物等情况发生时，能体现较强的鲁棒性及适应性。　　 提出了基于最大能量法的新型路径追踪算法理论，结合DT-MRI图像在人体心脏心肌纤维追踪上取得了不错的效果，证明了算法的实用性。结合了心肌追踪的结果阐述了其在水下机器人路径追踪的参考价值。基于streamline算法、最大能量追踪算法，在水下机器人的返回路径的规划问题上，给予了新思路的启发及实践手段。