近年来,各大机构和高校对编队控制研究开始广泛关注,但无人艇相较于无人车、无人机而言,起步晚,发展慢,因此针对无人艇编队的控制算法也在不断完善。多无人艇编队控制算法一直是编队研究的热点和难点。本文针对上述背景,主要对无人艇编队过程中队形的形成和队形的优化这两个部分进行研究,主要研究内容包括以下几个方面:首先,针对多无人艇编队控制这一系列问题,分析了无人艇的参考坐标系、运动学模型、数学模型等,用来约束仿真实验的参数设定,尽可能提高编队仿真的真实性。之后,对编队控制现有的算法及策略进行分析研究,文中采用了距离与角度结合的方式确定无人艇编队最终形成的位置,同时使用Anylogic仿真平台对几种经典算法进行3D可视化展示,并完成仿真场景的搭建,为下文仿真实验做了充足的准备。其次,针对多无人艇编队中队形形成这一问题进行了研究,考虑到多无人艇在形成编队队形前未知目标位置信息,要实现对目标的搜寻并在目标位置周围完成编队,本文提出了一种基于粒子群算法与人工势场法相结合的改进算法,并在算法中加入引导反馈模块进行改进。粒子群算法可以实现在漫游状态下的多无人艇目标搜寻功能以及使无人艇到达目标点位置,而人工势场法可以实现多无人艇在航行过程中的避障以及防止无人艇之间的相互碰撞,用Matlab和Anylogic仿真软件分别对二者进行可行性验证。在测试好本文算法的避障效果以及确定好无人艇编队规模后将本文提出的改进算法应用于不同编队队形的形成中,通过对改进算法中是否加入引导反馈模块和优化计算模块做自对比实验。实验结果表明,本文改进算法能够有效提升较复杂队形的编队效率。最后通过对仿真过程中无人艇移动轨迹的绘制和3D视角编队过程的展示,可视化本文改进算法的效果。最后,针对上述初步完成的多无人艇编队队形存在航向角偏差、队形混乱等问题。提出一种基于核相关滤波算法KCF（Kernel Correlation Filter）与双目测距算法相结合的改进算法,对上一章节完成的队形进行优化调整,通过对目标的框选跟踪,使得无人艇航向角达到期望数值即保证船头始终朝向目标位置,融合双目测距算法对无人艇与目标点之间的距离进行优化调整。再次利用Anylogic仿真软件对算法进行仿真,验证了本文所研究算法的有效性。