无人船的跟踪控制主要有路径跟踪和轨迹跟踪。无人船路径跟踪没有严格的时间要求,只需满足无人船位置空间约束;而无人船轨迹跟踪有严格的时间要求,需要同时满足无人船位置空间约束和时间约束。考虑无人船在大洋航行中只要求以期望速度沿着设定的期望路径航行,而不严苛的要求其在指定的时间到达指定的地点。因此,无人运输船舶的路径跟踪控制对于推动无人船的发展具有十分重要的意义。本文以欠驱动船舶为研究对象,主要研究无人运输船舶路径跟踪自主智能控制;在制导子系统,基于视线制导(Line-of-sight,LOS),考虑船舶漂角可测、横向跟踪误差对制导效果的影响和漂角未知的问题分别提出了三种改进的LOS制导算法;在控制子系统,考虑船舶模型参数摄动、参数未知、环境干扰、执行器输入饱和等问题,结合滑模控制、自适应控制、设计辅助动态系统、神经网络等理论工具,设计出了一系列有效的路径跟踪制导-控制机制。主要研究工作总结为以下几个方面:(1)针对无人船路径跟踪控制制导律设计的问题,考虑漂角可测,基于已有LOS制导,提出了改进LOS(Improved LOS,IMLOS)制导方法,使得无人船位置误差满足一致渐进稳定。针对无人船受到模型参数摄动和常值干扰的问题,应用积分滑模,动态面和自适应控制方法,提出了基于IMLOS的滑模动态面自适应控制机制,实现了对参数摄动和常值扰动的有效补偿且避免了对所设计的虚拟控制律进行高阶求导的问题。针对无人船受到参数摄动和时变干扰的问题,通过引入幂次趋近律的积分滑模和包含双曲正切函数的自适应律设计方法,提出了基于IMLOS的积分滑模自适应控制机制,实现了对船舶模型参数摄动和时变干扰的有效补偿且解决了由于滑模面不断切换而造成的抖振问题。通过分别对1.2米缩尺船模和200.6米油船的仿真实验,验证了所设计的制导控制机制的有效性和稳定性,实现了对期望路径与期望速度的有效跟踪。(2)针对无人船横向位置误差对无人船纵向速度误差和由此产生的对于IMLOS制导效果的影响,提出了速变LOS(Velocity-based LOS,VLOS)制导方法,使得无人船位置误差满足一致渐进稳定。针对无人船存在由船舶模型未建模动态和建模误差组成的混合不确定项与执行器(螺旋桨或喷水推进器和舵)饱和的问题,通过采用自适应控制和设计辅助动态系统的方法,提出了基于VLOS的逆推自适应控制机制,实现了对系统控制输入饱和值的有效补偿且自适应律能够显著提升该方法的控制性能。针对无人船存在外界时变环境干扰和输入受限的问题,提出了基于VLOS和有限时间干扰观测器的路径跟踪控制机制,实现了对系统输入饱和值和时变扰动的有效补偿。通过分别对1.2米缩尺船模和200.6米油船的仿真实验,验证了所设计的制导-控制机制的有效性和稳定性,实现了对期望路径与期望速度的有效跟踪,同时满足了系统最大控制输入幅值限制。(3)针对无人船漂角未知的问题,基于预估LOS(Predictor-based LOS,PLOS)和有限时间理论,提出了基于有限时间预估LOS(Finite-time Predictor-based LOS,FPLOS)制导方法,实现了更快的和更稳定的获取无人船未知漂角,而且使得船舶位置和漂角误差系统收敛更快、暂态性能更好和有限时间稳定。针对无人船存在模型参数全部未知和执行器饱和的问题,提出了基于FPLOS的自适应神经网络控制机制。通过对1.2米缩尺船模和200.6米油船的仿真实验,验证了所设计的制导-控制机制的有效性和稳定性,实现了对期望路径和期望速度的有效跟踪且满足了系统输入饱和的限制。采用的基于最小学习参数的神经网络技术能够有效的获取未知的模型信息且不依赖任何的模型参数,而且只需要训练两个神经网络权值参数。