近年来，随着人类对于海洋资源的勘探、水环境的检测，以及军事等应用需求的增长，使得多水下仿生机器人系统的协作控制问题成为多机器人系统领域的研究热点之一。由于水环境的复杂性以及机器鱼动力学行为的非线性特性，对仿生机器鱼、以及仿生机器鱼群体进行精确控制变得极为困难。本文针对多仿生机器鱼系统的协作编队、物体搬运以及精确的位姿控制等问题展开研究，主要工作内容如下：1.针对具有非完整约束的仿生机器鱼位姿控制问题，提出了两种路径跟踪控制算法。在第一种算法中，利用模糊控制器来调节机器鱼的线速度与角速度，实现机器鱼对其预定轨迹的稳定跟踪；第二种算法中，首先利用模糊控制器对机器鱼线速度进行控制，然后利用Bezier曲线方法对路径进行规划，并对机器鱼角速度进行调节，从而实现了机器鱼对其参考轨迹的精确跟踪。2.针对具有固定拓扑的多仿生机器鱼编队控制问题，提出了三种分层控制方案。1)利用一致性理论建立了编队参考点分布式估计算法和实现了机器鱼对其期望位置的精确跟踪。2)利用一致性理论建立了编队参考点的分布式估计算法，采用非线性控制器实现机器鱼对其期望位姿精确跟踪。3)利用一致性理论与模糊控制器分别实现了编队参考点分布式估计和机器鱼对期望轨迹的稳定跟踪。所提控制方法解决了具有非完整约束的多仿生机器鱼编队的形成和保持问题。3.针对多仿生机器鱼的协作搬运问题，提出了两种分布式协作搬运策略。1)将箱子作为虚拟Leader，仿生机器鱼作为Follower，在完成任务的过程中，在通过一致性算法保持同步的同时，各机器鱼依据箱子与目标位置之间的相互关系确定其位姿与推力，进而协调地推动箱子到达其目标位置。2)通过将被推箱子视为一个Leader，提出了一种将协作搬运任务转化为编队控制问题的分布式控制算法。其中，机器鱼的角速度和线速度分别采用Bezier曲线方法及模糊控制器进行调节，所提策略不仅实现了多仿生机器鱼运动的同步，而且完成了对箱子的分布式协作搬运。