随着海洋开发的深入,海洋装备逐渐细化,向着专业化、多样化的趋势发展。作为一类特殊的混合驱动型自主式水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),装配内置式控制力矩陀螺群(Control Moment Gyros,CMGs)的AUV具有三轴姿态控制能力,可在低速甚至零速状态下进行姿态机动。同时,该类水下航行器姿态机动不依赖于流体之间的相互作用,可保持船体的水动力完整性,非常适合狭窄空间内任务作业。然而,自CMGs被引进至AUV以来,对此类水下航行器的研究大多聚焦在动力学建模和简单的姿态稳定控制,不涉及航行器运动的难点问题,即跟踪控制问题的研究。特别地,从实际角度出发,有必要开展对这类AUV在集总非线性影响,如输入饱和、参数不确定、动力学耦合以及时变海流干扰下的位置和姿态跟踪控制研究。本文首先深入调研了国内外对混和驱动型AUV运动控制方面的研究成果,特别地,分析了基于CMGs的AUV运动控制中存在的问题。在此基础上,回顾了国内外对传统AUV位置和姿态跟踪控制研究成果,以及输入饱和约束下的跟踪控制方面的研究成果,选择基于CMGs的AUV的位置和姿态跟踪控制作为本文核心研究内容。主要研究工作如下:首先,简要介绍了CMGs系统的数学模型,详细地阐述了该系统的奇异性机理,并适时地给出了几种典型的CMGs操纵律。分别给出基于欧拉角和四元数的AUV运动学方程,说明了相较于传统AUV,耦合CMGs的动力学行为的AUV动力学方程的特殊性。在此基础上,分析了该水下航行器的执行器输入饱和特性。其次,基于一体化耦合CMGs的AUV姿态运动学和动力学方程,结合自适应容错控制方法,完成了基于分布式CMGs的AUV在零速状态下的大角度容错姿态控制,避免了再设计CMGs操纵律的问题。在此基础上,提出一种自适应非奇异终端滑模的控制方法,完成基于CMGs的AUV在执行器故障与输入饱和双重约束下的有限时间姿态控制,并通过不同场景下的仿真对比进行了验证。此外,考虑带有水动力参数不确定、外界海流干扰、执行器故障与输入饱和约束下的一般情况,结合自适应方法与滑模控制策略,实现了该水下航行器的有限时间姿态稳定控制。接着,考虑恒定推力下的由CMGs系统驱动的AUV在输入饱和约束、模型参数不确定以及外界环境干扰下的姿态跟踪控制问题,分别设计了两种有限时间跟踪控制器。基于有限时间收敛状态观测器和反步滑模控制的方案一,利用了一种切换函数实现了鲁棒控制律和常数趋近律的有效切换,设计的抗饱和补偿器缓解了观测器的负担。进一步地,利用非奇异终端滑模与径向基神经网络控制方法对此作出改进,设计的方案二解除了观测器对干扰可微的束缚;同时分别对不同场景下的姿态跟踪进行了仿真验证,证明了方案二在收敛时间和稳态误差精度上均优于方案一。随后,研究了基于CMGs的AUV水平面轨迹跟踪控制问题。首先,基于一种全局微分同胚变换,实现了陀螺输出力矩的解耦。利用分流神经动力学模型与反步法,解决了无海流干扰的理想情景下该类AUV的跟踪控制问题。在此基础上,考虑模型参数不确定,以及环境干扰的影响,基于自适应动态滑模控制方法设计了控制器,保证了跟踪误差的最终一致有界性;并分别由直线和正弦曲线的参数化轨迹进行了仿真验证。进一步地,利用反步法和改进的自适应动态滑模设计的跟踪控制器,实现了跟踪误差的渐近收敛性。从而,通过减少虚拟控制变量的引入优化了控制方案的设计,且提高了系统的控制品质。最后,研究了基于CMGs的AUV三维轨迹跟踪控制问题。基于位置误差运动学的速度控制律,结合反步法与抗饱和补偿器设计的控制器,实现了该类水下航行器在有输入饱和约束但无海流影响下跟踪误差的最终一致有界性。基于设计的速度控制律,利用反步法与径向基神经网络控制方法设计的动力学控制器,解决了传统AUV在有输入饱和、模型参数不确定以及外界环境干扰下的三维轨迹跟踪控制问题。此外,利用一种运动平移变换,实现了含有执行器动力学的AUV控制输入的解耦。在上述方法的基础上增添了横滚动力学控制器,使得基于CMGs的AUV在带有输入饱和、部分参数不确定以及外界环境干扰下的位置和姿态的跟踪误差最终一致有界,并予以不同场景下的仿真实验验证了控制器的有效性。