针对水面无人艇（USV）近距离海上实时目标检测时受海杂波影响严重的问题，结合海杂波空间分布特征和点云回波强度信息，提出了一种强度-空间联合过滤方法。该方法首先将点云按照距离做区域划分；接着对不同区域根据激光回波强度随距离的变化关系设置初始阈值，过滤原始点云低强度海杂波；然后对剩余的点云采取离群点滤波算法，过滤稀疏高强度海杂波，得到目标点云；最后提取离群点滤波中的空间离群点强度特征，对强度阈值滤波参数进行自适应修正。滤波方法在实船上进行了测试，实验结果表明相比于现有的全局激光回波强度阈值过滤方法，所提算法在性能上有明显提升，应用于聚类算法后其虚警率和漏警率分别平均降低了4.34%和10.47%，可以为无人艇航行避碰提供有力支撑。

针对具有非对角惯性矩阵和阻尼矩阵的欠驱动无人水面艇(USV)进行了轨迹跟踪控制方法的研究, 提出了基于广义动态逆和滑模变结构理论的控制器, 实现了闭环系统全局渐近稳定。同时, 通过引入动态尺度逆克服动态广义逆可能导致的系统奇异, 通过扰动零投影矩阵来避免零投影矩阵的不可逆问题。最后, 通过 Matlab/Simulink仿真证明了本文方法的有效性。

海上环境复杂，安装在无人艇上的激光雷达在探测近艇目标过程中会产生各种杂波，影响了无人艇对近距离船只的检测与跟踪，威胁了无人艇自主航行安全，因此必须对激光雷达在海上产生的各种杂波进行有效滤除。将激光雷达与全景相机进行数据关联，实现了三维点云与全景图像在二维图像上的像素级配准，并根据两种数据的关联结果以及对全景图像上目标船只的检测，完成对定义的三类杂波点云的滤除。

3D激光雷达是水面无人艇（USV）的关键感知模块，水域杂波的干扰会降低模块的目标检测能效，影响自主导航避障功能。提出一种基于3D激光雷达的水面目标DBSCAN-VoxelNet联合检测算法。该算法采用具有噪声的密度聚类方法（DBSCAN）滤除水面杂波干扰；基于VoxelNet深度神经网络将水面稀疏点云数据划分为体素形式，并将结果输入哈希表进行高效查询；经特征学习层提取特征张量，并将张量输入卷积层获取全局目标信息，实现高精度目标检测。实验结果表明，所提联合检测算法对水域杂波有较好的抑制性能，平均精度均值（mAP）为82.4%，有效提高了对水面目标的检测精度。

针对水面无人艇在复杂海况下的动态避障问题，构建了障碍物模型和碰撞风险模型，通过引入多个约束条件的改进速度障碍法，实现了复杂海况下水面无人艇动态避障的航迹重规划。针对无人艇长宽比较大的几何特点，提出了矩形包围框的障碍物模型描述方法，建立无人艇相对运动模型，并在船体坐标系下计算相对运动参数。通过计算碰撞危险度来确定开始避障的时机。最后，在速度障碍法的基础上引入障碍物模型约束和水面无人艇自主局部避障系统特性约束对避障路径进行优化，并通过实验获得动态避障环境下的航迹重规划结果。基于V-REP（Virtual Robot Experimentation Platform）平台仿真实验以及实船避障实验表明，在航速12节的情况下，避碰过程中的路径重规划时间在15 s以下，满足在实际航行多约束条件下水面无人艇的动态避障要求。

随着无人艇自主控制技术的发展，其在**领域的作用日益突出，反水雷无人艇的自主控制技术是目前研究的热点之一。针对反水雷无人艇的局部路径规划问题进行研究，提出一种分层强化学习方法，对作为无人艇路径规划器的进化神经网络进行训练。同时使用Unity物理引擎搭建仿真环境，构建了具有环境感知和自主决策能力的无人艇模型。试验验证表明了算法在处理局部路径规划问题上的有效性。

针对喷水推进型无人艇(USV)在水平面内的航向控制问题, 提出了一种改进的终端滑模控制方法。首先,建立了无人艇的Norrbin模型, 在此模型基础上设计了一种基于终端滑模控制的航向控制器, 同时,为了缓解滑模控制带来的抖振问题, 引入了S型生长曲线函数对传统指数趋近率进行改进, 并借助Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性; 之后, 通过Matlab仿真实验验证了控制算法的正确性; 最后, 利用自主研发的“海鳐01”号无人艇对所设计的航向跟踪控制算法进行湖上实船试验, 结果验证了该算法在实际工程中应用的可行性。

海天线是海空背景图像所具有的重要特征之一,海天线的检测对天空区域和海面区域的划分以及目标检测具有重要作用。然而,复杂海空背景环境中的海杂波、云层、强反射、复杂气象条件等都会给海天线检测造成困难。针对复杂背景下海天线检测的环境适应性问题,对视觉传感器获取的原始图像及图像中海天线的特点、干扰因素及其抑制方法、现有的海天线生成方法三个方面进行了详细的阐述和分析,通过对比实验列出各种海天线生成方法的优缺点和适用场景,对比分析了自行提出的形态学方法的实验结果及适用场景。最后提出海天线检测面临的挑战,展望其下一步的研究方向。

水面无人艇(USV)及相关技术由于在战略和应用层面上的重要意义，近年来得到飞速发展。通过无人平台逐步代替有人船只已成为业内共识的未来发展方向。水面自主艇为中电科海洋信息技术研究院研制的水面无人艇产品，本文以该产品为例，分阶段介绍了平台总体技术研究过程、子系统功能与交联关系以及产品使用想定。水面自主艇系统是跨学科、多领域杂糅的产物，严格遵循应用想定方向，把握好平台总体技术是项目成功的关键。

无人艇作为一种小型水面智能任务平台，具有机动性好、隐蔽性强、自动化程度高等优点，已成为国内外的研究热点。无人艇操纵模型作为实现其自主航行、智能避障等控制的基础，其辨识精度的优劣直接影响最终控制效果的好坏。为克服无人艇操纵模型辨识过程中的“参数相消”效应，提高辨识精度，提出了一种基于分步实艇数据处理的模型参数辨识算法，详细给出了辨识算法的步骤和流程，通过实际的湖上操纵性试验，依次得到模型参数。最后，分别利用所辨识出的无人艇操纵模型和实艇进行操舵仿真试验及湖上试验，通过实艇试验数据和仿真结果对比，验证了所辨识模型的正确性。