经过长期的进化，鱼类逐渐演化出较强的适应性和游动能力，并可以完成一系列灵活和复杂的动作。这些特性逐渐吸引了越来越多的学者去研究鱼类的高游速和机动性等特征，并逐渐引入到仿生机器人中。本文通过对游速和机动性等理论的相关分析，设计出新型的机器鱼，使其兼备高游速和机动性的特征。　　首先，参考旗鱼的特征，设计了具有多连杆机构的四关节机器鱼，并完成其各部分硬件电路的选择和设计。然后，研究了游动姿态的控制方法，包括曲线拟合法、仿生CPG(Central Pattern Generator)控制方法等。采用VS2010平台设计了远程控制的上位机界面。最后，对机器鱼进行了水下测试，实现了0.8BL/s（体长/秒）的游速和90°/s的转向机动性，为后续的机器鱼的设计提供了理论基础。　　第二，设计了基于偏心轮机构的新型机器鱼Smart-Ⅰ。其中，第一个关节为偏心轮传动机构，通过电机朝一个方向旋转的方式驱动机器鱼的鱼尾摆动。第二个关节的设计采用连杆机构，在连杆的作用下，可以实现机器鱼的转向控制，为机动性的实现提供了基础。然后，研究了基于游动姿态的POS模型。在水下测试中，机器鱼达到了0.7BL/s的游速。　　第三，在Smart-Ⅰ的基础上对其进行改进和优化。分别针对低阻和高效方面对机械结构进行改进，并设计出Smart-Ⅱ机器鱼。对Smart-Ⅱ进行了水动力学分析，并通过与Smart-Ⅰ的POS模型的对比，体现了Smart-Ⅱ在游动效率方面的优势。在水下实验中，Smart-Ⅱ达到了3.07BL/s的高游速。在转向效果的测试中，机器鱼实现了不同类型的转弯形态。在机动性指标的测试中，在执行普通转弯时，Smart-Ⅱ的机动性达到了90°/s;在执行复杂转弯时，机器鱼实现了63.8°/s的转向机动性。　　第四，设计了多机器鱼的协调控制算法，用于搜索多个扩散型污染源。首先验证了理想状态下粒子群算法的可靠性。利用粒子群算法的思想，结合多机器鱼具有机动性和快游速的特点，分析了协调控制算法的各个步骤，并通过MATLAB对算法进行了仿真。　　最后，对本文的工作内容进行了总结，并提出了后续展开的工作。