El modelo dinámico del sistema de vehículo submarino no tripulado (UUV) es altamente no lineal, de múltiples grados de libertad, fuertemente acoplado y variable en el tiempo. Su control de movimiento ha sido un problema complejo debido a la información desconocida y la incertidumbre del entorno de trabajo. Para mejorar el rendimiento y la confiabilidad del control de seguimiento de trayectoria de UUV, se diseña un método de seguimiento de trayectoria basado en control predictivo de modelo no lineal, y se propone una optimización mejorada de lobo gris (IGWO) para la optimización del control predictivo de modelo no lineal. El factor de convergencia de IGWO se diseña como una función de atenuación no lineal, y se añade una función de memoria a la ecuación de actualización de posición para mejorar el efecto del control de seguimiento de trayectoria. A través de la simulación en el entorno de ROS, se obtiene la influencia del factor de convergencia en la tasa de convergencia del error de seguimiento de trayectoria y el rendimiento del control de seguimiento. Al comparar los efectos de seguimiento de varios grupos de trayectorias de referencia, se muestra que el método propuesto es universalmente aplicable y efectivo para el control de seguimiento de trayectoria de UUV. En comparación con la optimización tradicional de lobo gris (GWO), SQP y otros algoritmos de optimización, se demuestra la confiabilidad del método propuesto para el control de seguimiento de trayectoria de UUV.