无人船因其具有高度自主性和智能性,将被广泛应用于未来海洋防务与海洋资源开发。但就目前技术水平来看,无人船运动控制性能在模型依赖性、控制能耗最优性、动力学受限等方面,均存在明显瓶颈。本文着重考虑状态和控制输入受限、运动模型未知、未知环境扰动等情形下的无人船运动控制系统设计问题,提出基于自适应动态规划的最优控制策略,在没有模型支持、运动状态和控制输入均受限等不利因素影响下,仍可确保无人船以最优的控制行为实现理想的轨迹跟踪。主要工作如下:首先,针对运动模型完全未知的无人船最优跟踪控制问题,提出了一种基于自适应动态规划的最优轨迹跟踪控制策略。具体地,采用神经网络逼近技术对未知系统动态进行快速辨识和补偿,实现无人船无模型跟踪控制;然后在反步技术框架下采用自适应动态规划算法设计最优控制策略,实现无人船最优轨迹跟踪控制;严格的理论推导证明,整个闭环控制系统稳定且轨迹跟踪误差半全局一致最终有界。通过大量仿真验证和比较分析表明,所设计的最优控制策略与传统反步控制策略相比在无人船系统动态未知时能更加精确地跟踪参考轨迹。其次,针对状态受限下无人船无模型轨迹跟踪最优控制问题,提出了一种结合障碍李雅普诺夫函数和自适应动态规划技术的最优控制策略。具体地,通过采用对数型障碍李雅普诺夫函数确保跟踪误差限制在预设范围,从而解决轨迹跟踪过程中无人船的位姿与速度受限问题;同时结合反步技术与策略迭代算法设计出最优控制策略,实现无人船最优轨迹跟踪控制,整体系统稳定性和误差收敛性由李雅普诺夫稳定性分析严格保证。仿真结果验证了与自适应神经网络算法相比本章所设计的控制策略在精确跟踪参考轨迹的同时位姿与速度能够保持在指定范围内。最后,针对状态和输入同时受限的无人船无模型轨迹跟踪最优控制问题,提出了一种结合滑模控制技术、障碍李雅普诺夫函数和自适应动态规划算法的最优控制策略。具体地,采用滑模控制技术补偿外界扰动,确保控制系统的强鲁棒性;然后结合障碍李雅普诺夫函数限制无人船状态,在执行器-评判器结构下设计基于自适应动态规划的最优控制策略,实现无人船最优轨迹跟踪、且确保无人船位姿与速度保持在指定范围内;通过稳定性理论分析,确保轨迹跟踪误差渐进收敛到零。仿真结果验证了与自适应模糊最优控制相比本章设计的控制策略在未知扰动和死区输入下仍能更加精确地跟踪参考轨迹且跟踪过程中无人船的位姿与速度保持在预设范围内。