Este documento propone un controlador PI-(1+PI) en cascada basado en un filtro de Kalman, optimizado mediante un Optimizador de Avispa Araña Mejorado (ISWO), para abordar los desafíos del control de rumbo de los USV en entornos marinos dinámicos. Los controladores PID tradicionales tienen dificultades con las no linealidades y el ruido en los sistemas USV, mientras que los algoritmos metaheurísticos existentes enfrentan limitaciones para equilibrar la exploración y la explotación. Para superar estos problemas, el ISWO integra agrupamiento adaptativo dinámico, optimización de distancia simétrica de dimensión de perturbación y pesos no lineales que varían en el tiempo, mejorando la velocidad de convergencia y la precisión de la optimización. Se establece un modelo de función de transferencia del sistema de rumbo del USV utilizando datos de viaje, con el ISWO optimizando sus parámetros, logrando una reducción del 5.67% en el error cuadrático medio (MSE) en comparación con el Optimizador de Avispa Araña original y superando algoritmos clásicos como el Algoritmo de Optimización Aritmética (AOA), el Algoritmo de Optimización de Cangrejo (COA) y el Algoritmo de Depredadores Marinos (MPA). El controlador KF-PI(1+PI) propuesto incorpora un filtro de Kalman para suprimir el ruido y una estructura en cascada para mejorar la ganancia y la velocidad de respuesta, reduciendo el error absoluto de tiempo integrado (ITAE) en un 84% en relación con los controladores PID tradicionales. Los experimentos de simulación en hardware en el lazo validan aún más la robustez del controlador propuesto. El estudio demuestra que los sistemas de control optimizados por ISWO mejoran significativamente la precisión y adaptabilidad de la navegación de los USV, ofreciendo una solución viable para operaciones marinas autónomas.