摘要：无人船在拥挤水域中自主航行时,大量的其他船舶与静态障碍物、海洋环境扰动和无人船的不确定动态加剧了无人船的碰撞风险.针对此问题,设计无人船智能避碰决策与航迹跟踪控制方案.首先,根据无人船航行水域中其他船舶和静态障碍物的数量评估拥挤程度,并将其引入现有的船舶碰撞风险度评估函数,合理评估拥挤水域中无人船的碰撞风险;然后,创建双向长短时记忆神经网络,根据由无人船在过去有限时域内的航迹跟踪控制信号和驶过航迹组成的输入序列,估计在未来有限时域内基于无人船运动数学模型标称参数的无人船航迹预测误差.通过在线更新神经网络权重,使估计的航迹预测误差可被用于修正由无人船的不确定动态和遭受的海洋环境扰动导致的航迹预测误差,实现具有自学习能力的无人船航迹智能预测;最后,基于模型预测控制思想,求解以最小化无人船剩余航行距离和碰撞风险为目标,以无人船动态、无人船与其他船舶和静态障碍物的安全距离为约束的优化问题,获得避碰操纵的期望航迹和航迹跟踪控制信号.仿真和仿真结果表明,在所设计的智能避碰决策与航迹跟踪控制方案下,无人船自主航行的实际距离更短,与其他船舶的碰撞风险更低.