随着国家“海洋强国”战略和“一带一路”战略的稳步推进,各科研院所及大型船舶公司的海洋高端装备研发与制造迅速发展。无人船作为一种高度自治小型船舶,具有体积小、机动性高、隐蔽性强等特点,可以完成一些危险性强、载人船舶无法执行的任务,在军事和民用领域都有广阔的发展前景。随着无人船自主化和协同化的需求程度不断提高,如何提高多无人船任务规划的效率以及性能成为众多学者新的研究重点。任务分配、航迹规划和路径跟踪是多无人船任务规划技术的重要组成部分,因此本文主要的工作包括以下三个方面:（1）针对异构多无人船任务分配算法存在的收敛速度慢、局部搜索能力差等问题,提出了一种改进交叉熵算法。首先,在资源限制条件下建立任务分配模型;其次,提出了一种非均匀初始化方法来解决传统交叉熵算法初始化随机性问题;最后,将合作式方法与交叉熵算法相结合,通过实验对比证明了所提算法的收敛速度和局部搜索能力。（2）针对无人船全局航迹规划,提出一种改进的双向快速搜索随机树算法。首先,根据已知全局信息建立环境地图并对障碍物进行膨胀处理,保证了规划航迹与障碍物之间的安全距离;其次,提出目标导向、无人船转角约束、动态步长、有效分支剪枝等优化方案,改进了原算法采样随机、随机树扩展盲目、输出路径非最优等缺陷;此外,对航迹点的优化显著减少了路径长度;最后,基于梯度下降法对弯折航迹进行平滑,保留了较多的直线航段,满足了无人船可航行性。（3）针对无人船的路径跟踪易受外界环境干扰问题,提出一种基于侧滑角补偿的改进积分视线（Integral Line-Of-Sight,ILOS）制导方法来消除实际水域环境导致的船舶侧滑。首先,基于模糊控制策略实时优化前瞻距离;其次,提出基于降阶扩张状态观测器的ILOS路径跟踪制导方法,对时变的侧滑角进行精确估计与补偿;最后,运用Matlab/simulink对直线路径与曲线路径进行仿真验证了所提方法的有效性。