随着智能船舶的快速发展,船舶自主避碰算法等研究受到了广泛关注。船舶自主避碰算法投入使用之前,必须进行安全性、可靠性和稳定性等方面的测试。本文基于机器学习理论,通过分析船舶自主避碰算法在边界测试场景下的表现,进行开阔水域两船会遇情况下船舶自主避碰算法稳定性测试方法的仿真研究。本文主要工作如下:（1）首先,研究开阔水域中两船会遇场景组成因素的种类与取值范围,选取样本场景后进行船舶自主避碰算法的合规性评价,建立样本数据库;在此基础上,利用高斯过程回归进行样本数据库的预测扩展,建立测试数据库。（2）其次,利用均值漂移无监督聚类算法对测试数据库中包含的得分数据进行聚类,得到自主避碰算法在不同场景下的表现得分聚类;利用具有噪声的基于密度的无监督聚类算法对每一个场景聚类再次进行聚类,得到每个场景聚类之下的子数据集;利用不同场景聚类下的子数据集之间的欧氏距离进行边界场景识别,得到避碰算法稳定性测试所需的边界场景对。（3）最后,根据避碰算法在边界场景对下的表现进行避碰算法的稳定性分析;以大连海事大学船舶操纵模拟器为基础,进行避碰算法稳定性测试数据接口的标准化,搭建了船舶自主避碰算法稳定性仿真测试平台。本文通过对测试数据库的建立过程与边界场景的识别进行算例实验,生成了245个边界场景对,并按照两船追越、左侧交叉相遇、右侧交叉相遇和对遇这四个典型会遇局面,随机选择对应会遇局面的4个边界场景对进行了稳定性分析。发现尽管在所有会遇场景下被测避碰算法的合规性评价得分都不为零,即在所有的会遇场景下被测避碰算法全部成功避让,但是在所选的4个边界场景对中,被测避碰算法在其中一个边界场景对下的避碰表现仍旧发生了较大的突变,说明了被测避碰算法的稳定性相对较差。因此,被测避碰算法即使能够满足避碰要求,也需要对其稳定性进行测试,防止被测避碰算法在某些场景下避碰表现发生突变,导致避碰过程出现较为危险的状况。这证明了本文提出稳定性测试方法的必要性、可行性与合理性,从而为智能船舶航行功能测试与验证方法体系的构建奠定了一定基础,对促进船舶自主避碰算法的理论研究与商业化应用具有重要意义。