海底热液活动的发现是海洋科学和地球科学研究中的重大事件。海底热液喷口不仅为人类提供了易开发的丰富的热液硫化物矿产资源,热液喷口区周围形成的独特的极端环境热液生态系统还为探索生命起源的研究提出了新的理论。传统的热液探测工作主要包括利用走航式拖曳系统和利用载人潜水器(HOV)与调查船向结合的方式深入大洋中脊进行探测。随着科技的不断发展,相比传统的探测方式,智能水下机器人(AUV)在自主探测方面具有巨大的优势,利用智能水下机器人进行热液喷口调查将成为该领域的必然趋势。制定高效精确的机器人搜寻方案是基于水下机器人的海底热液喷口探测技术的核心内容和重要课题。本文以热液探测为背景,重点对基于源头概率分布地图的追踪策略、和基于行为的在线任务规划算法进行了研究,为日后研究和设计高效的搜寻定位技术提供必要的理论基础。本文主要研究内容如下:一、在现有羽状物模型和计算流体力学理论基础上,提出一种基于细丝随机运动的建模方法,利用该方法建立了用于验证羽状物源头搜寻定位算法的非浮升热液羽状流仿真模型。通过动态仿真平台的显示模块,可以看到模拟的非浮升热液羽状流呈现出蜿蜒的形态,以及羽状物分布不均匀、不连续等特点,能够较真实的模拟出真实环境中非浮升热液羽状流的运动特性,弥补了现有羽状物仿真模型在描述自身扩散特征上存在的不足。二、对基于智能理论的羽状物搜寻定位方法进行研究,提出利用机器学习中的改进部分观测马尔可夫决策过程进行源头概率分布地图的构建,并利用六元组建立了化学羽状物源头概率分布地图。通过信念状态更新机制可以实时在线更新羽状物源头概率分布地图,并与贝叶斯构图方法进行了对比实验,实验结果表明了本文提出的构图方法在收敛范围以及估算源头概率值等方面都优于贝叶斯构图方法,进一步验证了本文提出的方法能够绘制出较准确的羽状物源头概率分布地图。三、针对时变流场环境下的羽状物源头定位问题,提出一种具有较强目的性的基于行为的羽状物源头搜寻定位方法。包括变化Z字形搜索羽状物行为、基于改进人工势场理论的追踪羽状物行为、多三角形再发现羽状物行为和基于源头概率分布地图的源头确认行为。并针对搜寻定位方法中的追踪羽状物行为进行了详细研究,将人工势场法引入追踪羽状物问题中,把网格内源头概率值视为引力,通过计算得到的合力方向指导机器人进行追踪羽状物。四、由于水中环境的热液羽状流搜寻定位实验复杂度和成本较高,为了提高水下机器人在水中环境进行热液羽状流搜寻定位实验的安全性和成功率。首先利用陆地实物平台对本文提出的搜寻定位方法进行实验验证,结果表明,本文提出的4种行为,具有良好的适用性和鲁棒性。五、在成功进行了陆地实验的基础上,进行了真实水流环境中基于水下机器人的化学羽状物自主搜寻定位实物实验,实验结果表明本文提出的搜寻定位能够指导水下机器人有效地追踪化学羽状物并定位其源头。最后在水中计算机仿真平台上,进行了本文提出的基于改进人工势场法的追踪羽状物方法和基于仿.生学的追踪羽状物方法的对比实验,结果表明本文提出的追踪方法在成功率和搜索时间上具有一定的优势。