随着内河航运发展战略的稳步推进，建立畅通、高效、绿色、安全的内河航运体系是目前内河航运发展的方向，而保障内河航运安全又是建立现代化内河航运体系的重要一步。现代人工智能技术快速发展，引起无人驾驶技术革命。无人船因其具有不会疲劳，忠于职守，不受操纵者情绪影响，可全天候工作，可靠性高等优点，受到越来越广泛的关注。无人船的出现将给航运安全带来相应的变化，合理的评价内河无人驾驶船舶航行安全状态，对内河航运安全体系具有重要意义。因此，本文围绕这一研究任务，主要开展以下几个方面的研究工作：
　　（1）明确内河无人驾驶船舶航行安全状态指标选取原则，从船舶、环境和管控三个方面分析影响内河无人船航行安全的因素，初步建立内河无人船航行安全指标体系；制定各指标状态分级标准，运用熵理论和改进相关系数法对初步建立的指标体系分别进行重要度和全局相关度筛选，剔除反映内河无人船航行安全状态有效信息含量少和信息重叠度高的指标；提出指标体系整体辨识度概念，检验最终建立的内河无人船航行安全指标体系的合理性。
　　（2）参照内河无人船航行安全指标体系以及各节点状态分级标准，确定内河无人驾驶船舶航行安全状态贝叶斯网络结构；结合统计决策理论，融入贝叶斯网络节点先验信息，采用贝叶斯参数估计法进行贝叶斯网络参数学习，通过Matlab编程计算，得到贝叶斯网络各节点的条件概率，改善以往基于专家经验等方法确定船舶航行安全贝叶斯网络节点概率的主观不确定性，提高网络中各节点条件概率的精度。
　　（3）借助GeNIe软件平台采用联合树推理算法，建立内河无人驾驶船舶航行安全状态贝叶斯网络评价模型；引入基期船舶航行安全状态概念，确定基期各节点状态等级，计算基期船舶航行安全节点及其分节点的状态概率分布；通过试验实例来计算现期船舶航行安全状态综合概率以及船舶因素、环境因素和管控因素分节点的状态概率，分析现期船舶航行安全各节点状态概率相对于基期的变化，来实时评价内河无人驾驶船舶航行安全状态，分析导致当前船舶航行安全状态改变的主要原因，为无人船智能避碰决策提供依据。