1.一种水面无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)设定期望跟踪路径，将期望跟踪路径离散化形成期望路径点阵；
2)判断无人艇距离期望路径点阵的起始点的距离，若距离大于L，则无人艇朝向起始点行驶，直至距离小于L；其中，L为无人艇与参考点的设定距离；所述参考点为期望路径点阵中的点；
3)根据设计参数L和无人艇位置确定参考点的位置，根据路径曲率信息求得参考点处的曲率F，然后根据制导算法公式求得加速度Acc：
其中，V为无人艇的航向与航速的矢量，D为无人艇距离期望路径的径向距离，α为无人艇航向与无人艇和参考点连线之间的夹角，F表示参考点处的曲率值，n、m为设计常数，根据仿真或实测数据进行参数优化后确定；
4)计算由加速度引起的在Δt时间内航向角改变量Δψ为:
5)根据航向角改变量Δψ和当前无人艇航向角计算得到期望航向角，将其作为无人艇航向控制器的输入；
6)由期望航向和无人艇实际航向得到的航向偏差信息，计算得到当前时刻无人艇的舵角输出值，将其发送给底层执行机构，实现路径跟踪；所述步骤6)中当前时刻无人艇的舵角输出值获取方式如下：
6.1)建立考虑环境干扰的CARIMA无人艇航向运动数学模型：
‑1 ‑d ‑1 ‑1
A(z )ψ(t)＝z B(z )Δδ(t)+C(z )ξ(t)
‑1
其中，ψ为航向角，δ为舵角，C(z )ξ(t)为环境扰动和测量误差的有色噪声，d为系统时‑1
延，Δ＝1‑z 为差分算子；
6.2)根据CARIMA无人艇航向运动模型递推得到未来N时刻的预测航向输出：
Y＝Ym+GΔU；
上式中，Y为预测航向输出，Ym为历史航向数据，ΔU为未来舵角输入，N为预测时刻，G为控制矩阵，k为当前时刻；
6.3)计算舵角最优输出值；
设置如下性能指标函数进行优化求解：
T T
J＝E{(Y‑Yr) (Y‑Yr)+ΔU Γ ΔU}
Yr为期望输出序列值，使得闭环响应沿着一条指定的、平滑的曲线到达设定值，通过极小化目标函数，计算得到本时刻无人艇的舵角最优输出值：
δ(k)＝δ(k‑1)+Δδ(k)
T ‑1 T
＝δ(k‑1)+H(GG+Γ) G(Yr‑Ym)
其中：
H＝[1,0,…,0]
6.4)执行机构接收舵角输出信号，控制舵机实现无人艇的转向；
7)进入下一个控制周期，转入步骤3)开始不断重复上述流程，直至无人艇距离期望路径终点小于L，最终完成对期望路径的跟踪。
2.根据权利要求1所述的水面无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤6)中还包括利用无人艇的历史舵角、航向信息，采用带遗忘因子的递推增广最小二乘法对CARIMA无人艇航向运动模型进行在线辨识，反馈校正的步骤，计算公式为：
式中：
其中，K(t)为权因子，P(t)为正定协方差，λ为遗忘因子。