第一章：主要阐述课题的研究背景和意义，针对自治水下机器人的避障问题，介绍几种传统避障和现代智能避障的方法。

第二章：本章主要对通过将生物启发神经动力学模型(BINM)与自组织神经网络相结合提出的一种生物启发自组织(BISOM)算法进行阐述，并验证其能够使AUV在存在不同障碍物的工作环境下完成避障。

第三章：考虑到AUV真实的工作环境存在水流，所以本章在第二章的基础上，引入速度合成矢量算法，将BISOM算法与速度合成矢量算法相结合，从而克服水流的影响，使AUV能够在更真实的工作环境下实现更好避障。

第四章： 本章就本文所提出的算法研究进行总结，并对水下机器人研究方向作出展望。