水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)具有高速化与无人化等优势,可以搭载不同设备完成各种高难度任务,使其在军事领域得到了广泛的应用。USV航迹规划技术一直是USV研究的核心技术,USV航迹规划主要包括全局航迹规划与局部航迹规划。碰撞危险度一直是航海领域关注的热点,准确的碰撞危险度可以为USV提供有效的辅助信息,保障USV安全航行。航迹规划及危险评估是保障USV航行安全及任务完成的重要前提,相关研究具有重要的理论意义及应用价值。首先,介绍了USV航迹规划与危险评估相关的理论基础。描述了USV航迹规划基本概念与一般步骤,给出了环境建模的几种常见方法。同时具体阐述了危险评估的流程以及常见的评估方法。其次,针对基本遗传算法在解决USV全局航迹规划问题存在的缺点,提出了一种基于改进遗传算法的USV全局航迹规划方法。为克服基本遗传算法收敛速度慢的缺点,该方法选取一种新的交叉算子,将传统交叉算子只比较每个单个节点,改进为比较两个非承载节点从而提高了算法收敛速度。为解决规划出的航迹距离长以及平滑度低等问题,给出了基于基因重组航迹优化算法的改进方法,该方法利用基因重组算法的三种算子对航迹进行优化,缩短航迹长度并提高航迹平滑度。仿真结果表明该方法可以很好的应用于USV全局航迹规划,提高了规划效率,降低USV的能源消耗。再次,针对基本快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法解决USV局部航迹规划的不足,提出了一种基于改进RRT算法的USV局部航迹规划方法。为克服基本RRT算法的随机性与不确定性,给出了优化生长点与扩展点选择的新方法,该方法通过加入度量节点扩展失败次数的抑制因子,优化生长点的选择,通过增加约束条件限制扩展点的选择,提高了算法性能。为解决规划出的航迹中多余航点过多的问题,该方法利用Dijkstra算法对航迹进行优化。仿真结果表明该方法可以很好的应用于USV的局部航迹规划,减小USV航行过程中的旋转角度,提高可操作性。最后,针对USV危险评估进行了研究,以USV碰撞危险度为切入点,分析了碰撞危险度与航迹规划决策之间的联系。基于模糊综合评估法与BP神经网络算法对碰撞危险度进行评估确定。仿真结果表明,不同条件下的模糊综合评估法与BP神经网络算法所得结果精度均较高,符合实际情况,满足USV对碰撞危险度的精度要求。