由于无人艇（Unmanned Surface Vehicle,USV）具有机动性好,成本低和能在极端环境作业等特点,因而无人艇已在石油勘探、故障检测、定点巡航以及海洋救援等海洋工程领域得到了广泛的应用。轨迹跟踪控制在执行这些海洋作业任务时起着重要的作用,是无人艇从事海洋活动的过程中一项关键的工程技术。无人艇航行在复杂恶劣的海洋环境中,经常会受到海风、波浪、海洋流等外界随机干扰的影响。如果在设计无人艇轨迹跟踪控制器时,不考虑这些外界随机干扰的作用,通常会导致控制系统性能的严重下降,甚至导致无人艇不能执行预定的轨迹跟踪任务。另一方面,无人艇在暗礁丛生的海面或者在狭窄的航道中航行时,通常需要考虑无人艇的输出约束控制问题,以确保无人艇不会发生触礁或者碰撞航道等事故。本论文基于反步法（backstepping）和李雅普诺夫稳定性分析方法,系统地研究无人艇在随机扰动下的输出跟踪误差约束控制问题。应用伊藤公式（It（?） formula）、横截函数方法（transverse function）、径向基（radial basis function,RBF）神经网络、正切型障碍李雅普诺夫函数（barrier Lyapunov function,BLF）等方法设计轨迹跟踪控制器,使得系统的输出轨迹能够跟踪参考轨迹,且输出跟踪误差不超过预先设定的约束范围,确保无人艇稳定、安全地航行。第二章研究随机干扰下的全驱动无人艇输出跟踪误差约束控制问题。首先,分析海风、波浪、海洋流等外界随机干扰的特点,应用伊藤公式将无人艇系统模型转换为随机非线性系统模型。其次,引入四次李雅普诺夫函数来处理微分算子中的二阶微分（hessian）项。再次,构造正切型障碍李雅普诺夫函数解决输出跟踪误差约束问题。从次,基于李雅普诺夫稳定性理论和反步法设计轨迹跟踪控制器。最后,针对全驱动无人艇控制系统中具有模型不确定的情况,利用径向基神经网络估计模型中的未知动态,设计自适应神经网络跟踪控制器,使得系统的输出能够跟踪参考轨迹,且输出跟踪误差不超过预先设定的约束范围。数值仿真结果表明,即使无人艇控制系统同时受到模型不确定性和外界随机干扰的影响,所设计的自适应神经网络跟踪控制器,仍然能够确保系统的输出跟踪误差收敛到原点的附近,且跟踪误差始终在允许的约束范围内波动,不超过预先设定的约束范围。第三章研究随机干扰下的欠驱动无人艇输出跟踪误差约束控制问题。考虑到实际的一些应用场景中,无人艇的动力系统横荡方向没有安装独立的驱动器。这种独立的驱动器的数量少于自由度的控制系统称为欠驱动系统,这种欠驱动系统的控制器设计要比全驱动无人艇的控制器设计更具有挑战性。首先,针对具有非对角项惯性矩阵的欠驱动无人艇控制系统,应用横截函数方法提供额外的控制输入解决无人艇的欠驱动和非对角项的惯性矩阵带来的控制设计问题。然后,引入正切型障碍李雅普诺夫函数对跟踪误差进行约束,结合李雅普诺夫稳定性理论和反步法,设计跟踪控制器,保证系统轨迹跟踪的暂态性能和稳态性能。最后,考虑欠驱动无人艇系统中存在不确定动态的情况,使用自适应神经网络在线估计系统中的不确定动态。数值仿真验证所设计的控制算法的有效性。