水面无人船(Unmanned Surface Vehicle,USV)具备模块化、自主化以及智能化等优点,通过装配各种传感器和执行机构,能够高效地完成复杂水上任务。在海洋和军事应用领域,以及水上环境监测都得到广泛应用。USV需要在高度动态和复杂未知的水域情况下,实现高效自主巡航。因此,研究不同环境信息下实时避障的路径规划技术至关重要。本文以“基于避碰规则的无人船路径规划技术研究”为题,主要研究了无人船在静态障碍物下的全局路径规划,以及在运动过程中遇到未知障碍物时的局部路径规划。其主要研究内容如下:(1)基于二次A~*算法的全局静态路径规划技术研究。针对普通A~*算法出现规划的路径转折点多、且不平滑的缺点。采用一种扩大搜索领域方法,使A~*算法扩展节点的角度不会只是45o,因此规划出一条长度更短、更加优化的路径,但随扩展节点增加,时间代价也成倍的增加。因此,基于向量余弦法思想,对A~*算法进行了二次优化,通过启发式信息搜索方式,在保障路径较小的基础上,还能减少对路径无效节点的计算时间。(2)基于避碰规则的避碰决策模型建立。虽然目前的USV避碰算法能在一定程度上完成避碰,但因实际水域环境的复杂性,水面无人船非人为操纵等特点,不能像有人船一样享有被他船避让的责任,很难融入到实际场景中进行有效运用。因此,基于海上碰避规则,定义了USV追越、对遇、交叉这三种碰撞冲突的范围,建立避碰决策模型,来判定USV是否存在碰撞危险,以及应采取的避让行动,使USV的避碰算法具有更高的可靠性。(3)规则约束下的局部动态路径规划技术研究。针对USV航行时遭遇的动态障碍物碰撞,选择优化后的人工势场算法来实现局部路径规划。基于优化势场函数,处理了之前方法中出现局部极小点、目标不能达的不足,并在规则约束下完成三种不同会遇情形下仿真实验,实验结果表明USV能够正确分析与当前障碍船舶构成的会遇局面,并依照避碰规则做出有效安全的避让行动,从而完成局部路径规划任务。(4)基于分层思想的路径规划算法实验验证。任意的单一算法都不可能完全解决所有实际路径规划中的问题,因此本文将两种路径规划方法相结合,融合各自优势,基于分层规划思想进行算法验证实验,先通过全局路径规划算法规划出的路径节点,再进行局部路径重规划。实验表明,USV在碰撞危险度CRI>0.4时,达到碰撞危险度阈值开始实施避障行动,当减小到安全阈值范围CRI<0.4时,威胁解除后开始复航。实验验证了本文基于避碰规则所建立的避碰决策模型,能够正确分析各种会遇局面进行及时有效避障,保证了USV在复杂情形下安全可靠地自主航行。