目前有缆遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)因其安全、经济、高效等优点而被广泛应用于水下结构物勘测、海底电缆维修、海洋资源开采等领域。本文结合江苏省高技术船舶协同创新中心2017年科研项目,参与研制了一款作业型模块化ROV样机,并针对水下作业机器人的控制系统设计、六自由度模型建立、近水面模型简化、空间姿态描述、惯性传感器的数据融合以及动力定位控制器设计等几个关键技术问题进行了研究。依据项目开发需求,参与水下作业机器人总体方案设计,完成ROV部分控制系统研制。具体包括水面操控台、水下主控制板、从控制板、惯性数据处理板、机械臂控制板等模块的硬件设计、软件开发、功能测试以及优化改进工作。针对ROV运动模型各自由度之间耦合严重且模型参数不确定性问题,本文依据牛顿运动定律和动量矩定律,结合ROV近水面工况条件、运动特点和受力分析过程,引入外部环境扰动模型,并将ROV六自由度运动模型进行解耦简化,为数据融合算法应用和动力定位控制器的设计奠定基础。针对单一惯性传感器在ROV姿态解算过程中精度差且易受外部干扰等问题,本文根据多传感器系统融合框架,结合惯性传感器测量模型,对多惯性传感器数据融合解算ROV最优姿态的算法进行了研究,并实现了三种不同算法的姿态解算过程,通过惯性数据处理板的测试实验对比了三种算法在姿态解算精度和磁场干扰上的差异性。针对波浪扰动时ROV在近水面的动力定位控制问题,本文研究了滑模控制原理和RBF神经网络逼近未知函数方法,设计一种RBF神经网络的自适应滑模控制器。对所提出算法的稳定性及收敛性进行了推导验证,并与传统自适应滑模控制方法的仿真结果作对比。仿真结果证明了在波浪扰动环境下ROV的轨迹跟踪效果良好。最后,对所研制的各硬件驱动板进行功能测试和联调测试,实验证明通过数据融合算法解算的ROV姿态数据可靠性高,并且在受到磁干扰后能够恢复到上一时刻姿态。在水池完成了ROV基本运动控制和水下目标观测功能,达到预期标准。