水面无人船(Unmanned Surface Vehicle)是一种拥有机器人技术的小艇或舰船,多数情况都会被布置在一些比较复杂的海域执行探测或者监控等特殊任务。水面无人船在这些复杂海域航行时很多时候都会遇到动态威胁,这种情况下就需要水面无人船结合自身任务估计动态威胁的运动状态和在线航路规划调整自身运动状态保证船舶能够规避危险。同时水面无人船还需要考虑海洋环境对其影响以确保在线航路规划的准确性。因此,需要基于动态威胁同时考虑海洋环境来研究水面无人船的在线航路规划方法。本文在分析了贝叶斯相关理论知识以及海洋环境相关模型后,使用贝叶斯估计进行动态威胁的状态估计和贝叶斯网络推理进行水面无人船威胁概率评估,并且在考虑海洋环境影响下基于估计和评估设计了一种水面无人船在线航路规划方法。首先,详细介绍并分析了贝叶斯网络推理和贝叶斯估计,并且分析了水面运动体的运动模型,推导出了水面无人船的运动控制模型以及动态威胁的运动模型,根据观测信息推导出了动态威胁的观测模型,并且还根据刚体运动与力矩模型分析了水面无人船的动力学模型。其次,根据已推导出的运动模型和观测模型设计了一种基于双贝叶斯估计的状态估计方法,首先根据观测值计算得到前一刻威胁速度和方向,再利用第一级贝叶斯估计获得本时刻速度及方向,最后把动态威胁本时刻位置及第一级贝叶斯估计的结果输入第二级贝叶斯估计中,获得下时刻动态威胁位置估计。同时在考虑海洋环境的情况下利用这种估计方法估计动态威胁的运动状态。利用这种估计方法对动态威胁进行状态估计可以比传统估计更精确而且更好地把握其运动模型。再次,就动态威胁运动的未知性和不可控性,创新性的运用了贝叶斯网络推理处理该方面问题,基于已知的动态威胁的运动状态估计设计了一种利用模糊离散动态贝叶斯网.络的威胁概率评估方法,基于此评估水面无人船的威胁概率,并将此威胁概率信息作为在线航路规划的输入。最后,基于模型预测中预测滚动优化的思想将动态威胁的运动状态估计和水面无人船的威胁概率评估信息作为输入设计了一种预测滚动优化水面无人船在线航路规划方法,并在未考虑海洋环境和考虑海洋环境情况下分别对该预测滚动优化在线航路规划方法进行了仿真验证。仿真结果证明了本文研究的航路规划方法能够使水面无人船有效的规避动态威胁来执行任务。