水下仿生机器人作为一种新型的水下航行器,具有推进效率高、噪声低以及对环境扰动小等优点,因此得到了广泛研究。由于机器鱼动力学模型的高度非线性和流体动力学的不确定性,使得关于运动控制问题的研究始终是该领域的核心技术问题。本文以实验室两鳍推进仿生机器鱼为对象,研究在胸尾鳍协同推进模式下,提高机器鱼的运动控制精度,使机器鱼具备应对复杂环境能力的方法,具体内容如下:（1）结合实验数据,建立了二自由度胸鳍/柔性身体-尾鳍推进机器鱼的动力学模型。其中机器鱼游动过程中的推力主要由三关节柔性身体提供,胸鳍主要作为辅助翼面,用以改善机器鱼运动的稳定性以及机动性。在建模过程中,考虑到胸鳍具有拍翼和摇翼两个自由度,其复合运动可以减少胸鳍在运动过程中受到的阻力,提高机器鱼下潜、上升或转向的速度,因此基于攻角理论对其产生的推进力和推进力矩进行计算;三关节柔性身体-尾鳍的摆动参照Lighthill曲线,同时在实验过程中记录摆动频率与推进力/推进力矩的数据,进而使用最小二乘法得出摆动频率与推进力/推进力矩之间的映射函数。结合胸尾鳍运动的动力学关系,通过旋转矩阵将胸/尾鳍运动所产生的力和力矩转化为参考坐标系下的动力学方程,从而得到了机器鱼整体的动力学模型,随之提出了三种不同的螺旋运动方式,并得出了相应的角速度曲线。实验和仿真结果表明,基于数据驱动的机器鱼动力学模型的有效性。（2）利用所建立的CPG网络,设计了机器鱼螺旋运动的离散滑模控制器,实现了仿生机器鱼的角速度跟踪。其中,滑模控制器根据传感器实时传输的数据在线调整柔性身体部分以及胸鳍的摆动频率,使机器鱼在胸尾鳍协同模式下达到目标角速度。设计两组仿真和实验方案,结果表明采用离散滑模控制器的仿生机器鱼的转向角速度可以收敛到期望值。其中,低速实验的误差值在±0.03rad/s之间,高速实验的误差值在±0.04rad/s之间。