智能控制是当前水下机器人运动控制领域研究的热点，在很大程度上代表着今后的研究方向。本论文旨在探讨智能控制技术在水下机器人运动控制中的应用，并设计出性能优良的水下机器人运动控制系统。本文首先分析了水下机器人运动仿真的数学模型，包括海流和海浪影响，并以此模型为基础建立了水下机器人运动仿真系统。主要对模糊控制、神经网络控制和专家控制进行了深入研究：研究了一种控制规则自调整模糊控制方法，采用解析形式描述模糊控制规则，并通过智能权函数实现控制规则在线自调整，不但克服了难以单凭工程经验构造满意模糊控制规则的缺陷，而且提高了模糊控制系统的鲁棒性和适应性；提出水下机器人神经网络前馈逆控制方法，这种前馈／反馈的复合控制方法以水下机器人的运动意志为指导训练神经网络前馈控制器成为水下机器人的逆动力学模型，不需要对水下机器人进行辨识，而且控制系统的稳定性也得到了保证；水下机器人运动的S面控制方法是一种简单实用的方法，本文提出专家S面智能控制方法，采用专家控制器在线调整S面控制器的参数以改善S面控制器的性能，并在S面控制器的基础上引入仿人智能积分以提高控制的稳态精度。本文对所研究的控制方法设计了相应的控制器并进行了仿真试验，验证了本文研究的控制方法的可行性。