海事智能交通系统对于改善海运交通状况,保障航运安全以及水域环境具有重要意义。作为智能导航系统的关键技术,航线规划是电子海图应用的重要内容。基于电子海图平台,运用现代网络技术与信息融合技术实现各种导航系统的物理连接和信息综合集成,采用信息智能处理技术,实现高精度、高可靠性、自动化导航,是航海界的一项重要课题。本文以海事智能交通系统研究为背景,结合海洋环境复杂性、动态性、不确定性特点,对船舶智能导航系统航线规划方法展开深入、细致的研究。全文主要研究工作和成果如下:(1)基于航路网络模型优化机制的局部航线规划方法作为航线规划常用的一类算法,建网优化方法的效率在很大程度上取决于航路网络模型的规模。局部航线规划中环境信息部分已知,传统的构网方法存在明显的局限性,从而限制了其在局部航线规划中的应用。在传统切线图的基础上,引入虚拟障碍的概念,构建“动态探测线”结构对复杂环境信息进行有效分解,利用快速凸壳技术和直线正负性函数对Z3-2算法加以改进,实现动态航路切线图的增量构建,在此基础上,利用Dijkstra算法进行航路搜索,实现局部海洋环境下计划航线优化设计。(2)基于过滤机制的全局航线规划方法现有的航线规划算法大都针对小范围内的规划问题展开研究,对于大规模复杂海洋环境并不适用。针对大规模海洋环境障碍物相对稀疏的特点,采用限制搜索区域和碰撞检测技术构建障碍物潜在碰撞集,有效减小航线规划的搜索规模。基于栅格模型简单、对不规则障碍物表达能力强的优点,对障碍物进行离散化处理,提取障碍物边界信息建立紧凑、高效的环境模型,充分利用栅格间的邻接关系基于Elasticity算法实现最短航线规划。(3)基于滚动优化的动态不确定海洋环境下航线规划方法海洋环境信息的变化带有一定的不确定性,对于此类问题,传统的全局规划方法难以解决。借鉴滚动优化思想,将优化与反馈机制有效结合,以在线滚动优化方式实现航线在线重规划。针对标准Bug算法冗余度大的问题,引入航线效用评价函数和回溯航线融合机制对其加以改进,实现动态不确定海洋环境下航线在线规划。(4)基于多源信息集成的船舶气象自导各种水文、气象要素对于航线规划具有重要影响,结合长时间序列遥感数据,利用时空分析模型实现特定海域水文气象要素时空分布范围提取,并与S-57标准电子海图进行多源数据集成,结合水文、气象要素预报信息的时效性,分别进行大尺度海洋环境下计划航线和避台航线的优化设计,实现船舶气象自导。本论文对航线规划关键技术进行探索和研究,主要创新点如下:(1)基于动态航路切线图的局部规划算法结合有限时域内的局部环境信息,增量构造切线图,较好地适应了局部规划环境信息未知的特点。该方法能够有效减小环境地图的规模,大大减少航线规划的计算成本,在复杂环境中,这一优势将变得更为突出,能够满足局部海洋环境下在线规划的实时性要求。(2)基于两级优化的改进Elasticity算法改进的Elasticity算法充分利用栅格间的邻接关系,具有较高的搜索效率。对环境规划空间的大小不敏感,求出的优化航线精度更高,具有稳定性好,求解规模大、适用性强的特点,尤其适用于障碍物相对稀疏的大规模海洋环境,是一种理想的远距离漫游导航方法。(3)基于滚动窗的改进Bug算法启发式的滚动优化策略,能够适应海洋环境的不确定性影响,实现未知和动态环境下航线规划问题求解。算法具有良好的环境适应性,保证航线规划结果全局收敛,实时性强,能够满足气象航线在线规划的实时性要求。