无人艇(Unmanned Surface Vehicles,USV)是近年来无人化趋势的产物之一,正被广泛研究并应用于实际中。其中规划系统是无人艇系统中重要组成部分之一,本文以无人艇规划系统为研究课题,使用三层架构的规划系统:全局航迹规划层、航迹局部修正层和局部实时避障层。本文首先介绍了课题研究背景、研究意义和主要研究内容,介绍了无人艇平台的研究现状和无人艇规划系统的研究现状,总结了无人艇现有规划算法存在的问题;其次对本文使用的无人艇实验平台进行研究,并且对无人艇部分运动模型进行深入分析,为后续规划系统的设计奠定了基础;然后对无人艇规划系统的三层架构进行分析,并分别用实验进行分析。在全局航迹规划层中使用栅格化方式处理电子海图信息,提出多约束多目标遗传算法(IMMGA)作为全局航迹规划算法。提出的创新点包括使用基于非支配排序和评价值排序的方式处理约束条件和优化目标、使用基于先验地图和分区域的方式进行种群初始化、使用扩展式染色体编码方式、使用启发式进化方法等。实验证明IMMGA算法可以满足多个约束条件、多个优化目标以及多个航行场景的规划需求,并且该算法在全局航迹规划成功率以及规划速度等方面具备优势。在航迹局部修正层中提出一种适用无人艇且符合COLREGS的海上交通规则,并提出基于三维空间搜索的改进稀疏A*算法(ISA-Star)作为航迹局部修正算法。提出的创新点包括搜索空间以及搜索节点属性的改进、稀疏节点扩展方式等。实验证明ISA-Star算法可以满足各种场景下的避障需求,算法修正结果符合无人艇海上交通规则,并且算法在航迹修正完备性以及规划速度等方面具备优势。在局部实时避障层中使用基于2D栅格图的激光雷达处理方式,提出基于行为的改进动态窗口避障算法(IFCDWA)。创新点包括动态前视距离选取、结合横倾特性的动态窗口创建方式、基于规划场景的评价函数设计等。实验证明IFCDWA算法可以有效实时地躲避近距离障碍物,并且算法在航迹跟踪精度、无人艇横倾安全等方面具备优势。本文最后还用综合实验证明本课题使用的三层架构的规划系统可以很好地完成规划任务,满足无人艇规划需求。