仿生机器鱼是一种综合了机械、电子等多门复合学科从而设计出的水中机器人。它通过模拟现实生活中海洋里的鱼类,形成机器鱼游动的推进机理。它在打捞救助、海底探测方面有十分重要的应用价值。首先概述了仿生机器鱼的国内外研究现状,针对存在的问题,概述了本文的主要研究内容。第二,以机器鱼的基本构造出发,详细阐述了仿生机器鱼控制系统,为后面的路径规划研究和进行仿生机器鱼的实验验证垫定基础。第三,围绕为机器鱼路径规划,介绍了规划路径的各种算法、特点以及问题。确定了本文的路径规划方法,即结合栅格法与遗传算法的混合方法。第四,在讨论了遗传算法的内容、思路之后,利用遗传算法完成了路径规划及其方法优化,创新性地提出避障算法(OAA)和区分算法(DA)以产生初始种群并检查路径,以便在第一代中出现的所有个体均为可行的路径。在提出的遗传算法中,引入了一些特定的遗传算子,如基于领域启发式知识的细化和删除算子,通过这些算子规划并形成仿生机器鱼的最佳路径,通过仿真实实验,验证了所提算法的有效性。第五,由于上述算法规划出的路径为生硬的折线段,而对仿生机器鱼来说无法直接寻迹,针对仿生机器鱼进行模糊控制,设计了模糊控制器,建立模糊控制器的输入输出、进一步建立模糊规则,研究了模糊推理和解模糊,完成机器鱼在系统平台上的平滑控制实验。