水面无人艇是指在水面航行的依靠自主方式或遥控的无人化、智能化平台,具有高航速、灵活机动等特点,可以完成许多人类无法完成或危险性极高的任务,在当代水面战争以及海上资源的探测等方面具有不可替代的作用。由于水面无人艇所处的水面环境十分复杂,受实时海况和其他航行舰船的影响,为了完成指定的巡航任务,需要避开静态或动态的障碍。因此,如何提高水面无人艇航迹跟踪控制的鲁棒性以及避障是船舶控制领域的研究热点。已有的文献中,许多学者通过PID控制、滑模控制和预测控制等方法对水面无人艇的航迹跟踪进行了研究,取得了丰硕的成果。但是很多文献是通过计算机验证相关算法的有效性,在实际水面无人艇上应用预测控制进行航迹跟踪的研究较少。因此,本文在已有的预测控制算法基础上,进一步拓宽模型预测控制在水面无人艇航迹跟踪上的实际应用。首先,本文在考虑实际水面无人艇的输入约束和外界环境的风、浪、流等扰动的前提下,基于Serret-Frenet坐标系建立了水面无人艇航迹跟踪控制系统模型,利用Lagrange乘子法处理输入幅值约束条件,通过模型预测控制算法获得了在有输入约束条件下的收敛控制规律。然后,通过干扰观测器在线地估计外界的非线性扰动,设计包含干扰观测器的模型预测控制器,提高了航迹跟踪的鲁棒性以及抑制干扰的能力。利用人工势场法引入风险势场能的概念,用风险来描述实际海面上的静态障碍,设计包含风险增广项的模型预测控制器,实现水面无人艇在躲避障碍的同时也能进行精准的航迹跟踪。最后,通过计算机对本文提出的模型预测控制算法进行了仿真研究,并应用于实验室环境下的自航模航迹跟踪实验,验证了本文所提出算法具有工程实用性。