无人艇的航向控制和运动姿态控制对提高无人艇侦察设备观测效果、武器装备系统精度以及无人艇的有效航行与控制是十分重要的。由于受到海浪、海风及其他干扰的影响，小艇将产生六自由度的复杂运动，具有很强的随机性和非线性。这就导致小艇的航向控制和姿态控制具有一定难度，这无论在理论上还是实际工程应用上都还需要进一步的探讨。本文对无人滑行艇水动力模型进行详细了解和分析，并对模糊控制、神经网络以及模糊神经网络控制及其在船舶运动控制中的应用进行了系统的研究。首先针对滑水型艇的水动力受力特点，进行水动力的研究与分析，把水动力进行分解，逐一分析计算，然后代入建立的六自由度运动模型中构成无人艇的运动模型。针对滑行艇具有的航向非线性不确定性和动态不稳定性，在研究了舵操控原则的基础上，设计了运用模糊控制的航向控制器，同时设计了常规的PID航向控制器，对两者进行仿真分析，仿真结果表明，采用模糊控制器对航向进行控制比采用常规PID控制器更快的动态响应和更好的稳定性。针对采用喷水推进的滑行艇姿态控制时被控量之间和控制量之间都具有较强的耦合关系，本文将模糊控制技术与RBF神经网络技术结合起来，形成一种模糊RBF神经网络控制器。使之既具有神经网络的学习和适应能力，又有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用。最后把此控制器置于不同外界条件下，如在不同方向的风浪干扰时进行仿真，仿真结果表明该控制器的控制效果显著，仿真结果基本令人满意。