无人艇(Unmanned surface vehicle, USV),作为一种自主性较高的水面舰艇,由于其续航能力强、智能化等优势,无论是在民用领域、军事领域或海洋探索和开发的科研领域都有巨大的发展前景。无人艇能够安全执行任务的前提是具有自主躲避障碍物的能力。这种能力基于以下几点:首先,依据实际情况建立无人艇的避碰模型和碰撞危险度模型;其次,无人艇对动静障碍物数据进行搜索,并对动态障碍物运动状态进行预估;最后,利用智能算法辅助无人艇制定避碰策略,进行安全避碰。本文主要针对下述内容进行了研究。首先,建立无人艇三自由度船舶。基于船舶建模理论,建立了常用的两种坐标系,船体坐标系和北东坐标系。然后,再针对无人水面艇的特点,结合船舶运动建模理论,在运动学模型的基础上,建立了水面三自由度的无人水面艇数学模型,并通过直航和回转实验对无人艇模型的有效性和稳定性进行验证。其次,建立无人艇避碰决策模型。深入研究无人艇避碰领域的知识,分析无人艇与障碍物的避碰过程和会遇态势,并根据不同的会遇局面,提出了相应的规避障碍物的措施。对避碰过程中所涉及的参数进行计算,并建立避碰模型。通过建立碰撞危险度模型,计算无人艇与障碍物之间的碰撞危险程度,并设计实例对模型的可行性进行验证。再次,对静态障碍物进行轮廓构建,对动态障碍物运动状态进行估计。利用支持向量聚类的方法对无人艇航行环境中的静态障碍物进行聚类,构建出了静态障碍物的宏观轮廓,排除障碍物中的异常点,降低了障碍物数据的随机性。再利用Elman网络建立预测模型,利用预测控制根据障碍物现有的运动位置数据预测出它的运动变化,通过长时域的优化,获得障碍物最接近实际的运动状态信息。为下一步无人艇能安全躲避障碍物做好有力保障。最后,基于改进人工势场法对动静障碍物进行避碰。研究了人工势场法的基本原理,并根据其存在的缺陷,对斥力场函数进行改进,加入无人艇与目标点之间的距离和无人艇与碍航物间预估碰撞时间两个因素,利用改进人工势场中无人艇所受的合力完成对静态和动态障碍物的规避,解决了无人艇因陷入全局最小点而导致处于局部震荡、邻近障碍物间不能发现路径以及无人艇无法到达预设目标等问题。