本发明公开了一种基于贝叶斯多特征融合的无人水面艇自主航行方法，主要解决现有的无人艇在定位信息丢失下自主航行不能有效保证安全的问题。其实现步骤为：步骤1，对无人水面艇路径进行参数设定；步骤2，对步骤1中得到的特征向量学习得到训练特征集和验证特征集；步骤3，使用基于贝叶斯多特征融合支持向量机模型对步骤2的数据进行模式分类，得到最优解；步骤4，计算得到无人水面艇的类别标号即期望舵角。本发明有效地结合了贝叶斯多特征融合支持向量机的模式分类能力和无人水面艇的参数化集合，将无人水面艇的自主航行期望舵角值转化为模式分类，提高了智能航行安全性能，可用于无人艇定位缺失下地自主航行。