由于水面无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)在海上运输、港口巡逻、海深采样、海图绘制和海底资源保护等方面的重要应用,对水面无人艇的研究日益受到研究人员的关注。多欠驱动水面无人艇网络是指由多个欠驱动水面无人艇组成的复杂动态网络。本文考虑具有复杂动力学、强耦合、欠驱动、环境干扰和模型参数不确定性的多水面无人艇网络群体动态行为的控制问题,提出了分层的控制框架,设计相应的分布式算法,使水面无人艇之间能够相互通信实现各种各样的群体动态行为,从而完成更为复杂的任务。主要内容如下:首先,针对具有多个目标的水面无人艇网络,考虑无人艇复杂动力学,提出分层的控制方法。将控制器的设计分为两层,第一层是利用位置信息、速度信息设计分布式算法,用于估计各个水面无人艇基于多个目标的参考位置。第二层是根据水面无人艇的动力学和第一层的估计参考位置设计局部控制器。然后将两层一起分析,得到能使多个水面无人艇跟踪上多个目标的控制输入。其次,针对具有领航者的欠驱动水面无人艇网络的编队控制问题,利用位置信息、速度信息和加速度信息设计分布式编队控制算法,将编队问题转换为误差分析问题。并且欠驱动水面无人艇之间的通信是采样的,这有利于降低通信耗费。结合水面无人艇的动力学和编队算法,得到基于位置、速度、加速度信息的控制器,实现了多欠驱动水面无人艇网络的编队任务。最后,针对具有模型参数不确定和环境干扰的多欠驱动水面无人艇的跟踪一致性问题,利用径向基函数神经网络估计欠驱动水面无人艇的模型参数,通过分层的方法进行分析,得到能达到期望目标的控制器。利用图论知识、李雅普诺夫理论、滑模控制理论和反步法分别对系统进行分析,并通过仿真实验验证了控制方法的正确性。