近年来,随着国家对海洋工程的投入不断增加,海洋工程装备逐渐朝无人化、智能化方向发展,水面无人艇（以下简称“无人艇”）迅速成为研究的热点。环境感知是无人艇实现自动驾驶、自主避障等技术的基础,对提升无人艇智能化水平具有重要作用。无人艇所处水面环境复杂,需要及时、准确获取水面信息并做出决策,激光雷达作为一种通过发射光束获取环境信息的传感器,具有速度快、精度高、全天候的特点,契合无人艇需求。因此,本文以激光雷达为探测手段,构建无人艇避障系统,从而提升无人艇智能化、无人化水平。在障碍物感知方面,本文使用激光雷达获取点云数据,结合水面环境的实际情况对点云数据进行滤波,在此基础上通过聚类分割,获取了有效的障碍物信息,通过点云几何特征匹配和最近邻法相结合的方式对障碍物的运动状态进行了估计,为后续章节避障算法中障碍物的信息获取奠定了基础。在静态障碍物避障方面,本文基于向量场直方图（VFH）算法的基本思想,考虑无人艇实际运行时系统存在的延时,设计了一种根据无人艇当前运动状态设定扇区半径和扇区圆心角的“动态扇区法”,通过设定动态化扇区的方式,降低无人艇因系统延时和控制滞后等因素造成的碰撞风险,克服了传统VFH算法存在的缺陷。在动态障碍物避障方面,本文对动态窗口法（DWA）进行改进,从安全避障的角度出发,量化了无人艇避障时不同避障轨迹的安全程度,结合无人艇的运动学模型设定了采样空间,设计了一种考虑轨迹安全性的避障方法,降低了无人艇动态避障时发生碰撞的风险。在上述工作的基础上,本文搭建了无人艇实验平台,在水面环境进行了静态障碍物避障实验和动态障碍物避障实验,验证了算法的实际使用效果。本文的研究实现了无人艇对周围环境的感知与决策,从“感知-决策”两个层面构建了无人艇避障系统,使无人艇能够根据激光雷达对周围环境的感知结果自主做出决策,提升了无人艇的智能化水平。