近年来,随着人工智能、新能源、新材料等高新技术的飞速发展,无人船作为一种具备自主航行和决策能力的智能平台正随着发展的浪潮方兴未艾,在应对气候及海洋环境变化、人员需求、国家安全等问题上扮演着极其重要的角色。从理论研究和实际应用的角度,就无人船控制领域的诸多课题,本文详细分析了路径跟踪控制的问题。由于海洋环境的复杂性,无人船动态存在明显的不确定性,且推进器同样存在物理约束特性,这些不确定非线性问题给无人船的路径跟踪控制带来了严峻的挑战。结合上述论点,本文开展了以下研究:首先,针对存在外界时变扰动和推进器输入饱和下的欠驱动无人船路径跟踪控制问题,应用积分视线制导方法、扰动观测器、辅助动态系统和跟踪微分器,设计了鲁棒自适应路径跟踪控制律。积分视线制导从运动学层次补偿外界环境中的风浪流对系统的影响,同时,引入扰动观测器为艏摇角速度和纵向速度姿态上的未知时变扰动提供精确的估计,利用辅助动态系统以解决输入饱和的问题。跟踪微分器的引入简化了中间函数导数的计算,使得控制律简明有效。其次,针对存在外界时变扰动和动态不确定下的欠驱动无人船路径跟踪控制问题,同样考虑输入饱和的问题,应用改进型积分视线制导方法和自适应径向基函数神经网络,设计了鲁棒自适应路径跟踪控制律。通过在积分视线制导方法中引入时间延迟漂角估计器和有限时间流观测器,对时变流进行补偿抑制且能在部分姿态测量不准确的条件下提供准确的漂角估计。此外,利用自适应径向基函数神经网络给出未知项的良好逼近。类似地,引入辅助动态系统以解决输入饱和的问题。继而,针对存在外界时变扰动和动态不确定下的欠驱动无人船路径跟踪控制问题,考虑存在性能约束的情况,利用视线制导设计方法和复合自适应积分滑模控制方法以及径向基函数神经网络,设计了鲁棒自适应路径跟踪控制律。基于预设性能约束函数的视线制导方法,保证了位置误差的预设性能。复合自适应积分滑模和径向基函数神经网络对于动力学系统有良好的扰动抑制和不确定估计的性能,其中,重构的滑模面消除了趋近过程以及滑模抖振。最后,利用Matlab/Simulink工具箱对上述的设计方案分别进行了数值仿真研究,仿真结果表明了上述方案适用于一般的参数化路径,且有效地克服了无人船存在的未知时变扰动、动态不确定性、输入饱和等问题,从而实现了路径跟踪的控制目标。