随着时代的迅速发展,无人帆船由于利用清洁能源风能驱动和无污染排放的突出优势受到研究人员的普遍认可,并且广泛应用在海洋数据采集和海洋环境监测等实际作业中。在无人帆船自主航行的过程中,路径规划问题至关重要,为此,探索与实现符合无人帆船运动特性的路径规划方法无疑是一个新颖的研究热点。因此,研究无人帆船在风场约束下的路径规划问题具有至关重要的意义,本文引入蚁群算法和人工势场法对无人帆船路径规划问题进行研究。首先,针对无人帆船全局路径规划问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法根据无人帆船的运动特性设定限制转向条件,实现带风向因素的改进蚁群算法环境建模。之后,在基本蚁群算法原有启发函数的基础上,引入路径长度因素、风向角度因素以及转向次数因素,期望无人帆船得到路径长度更优且相同风向角度的全局路径。同时,还提出改进信息素更新规则。最后,通过与传统蚁群算法的仿真对比,验证了无人帆船通过改进蚁群算法能够得到更为理想的全局路径,并且改进蚁群算法收敛性更优。然后,针对无人帆船局部路径规划问题,设计了一种切向选择人工势场法。该算法先研究人工势场法中引力势场和斥力势场对无人帆船的影响。之后,根据无人帆船的气动力分析以及极速度曲线,明确无人帆船逆风航行禁区概念并设定无人帆船逆风风力势场。在切向选择人工势场法中,无人帆船可以选择较优切向方向上的切点作为局部路径规划过程中的临时目标点,同时也可以有效避免陷入局部极小点的航行状态。最后,与传统人工势场法的仿真对比,验证切向选择人工势场法的可行性和优越性。最后,在上述切向选择人工势场法的基础上,提出了一种切向角度补偿人工势场法。该算法首先分析无人帆船在局部路径规划过程中的不同自主航行状态,在处于障碍物影响区域的正常航行状态中引入角度补偿,给出无人帆船不同自主航行状态下的受力公式。通过与切向选择人工势场法和传统人工势场法的仿真对比,验证切向角度补偿人工势场法的优越性。此外,考虑无人帆船运动特性,设定不同风向和风速条件以及不同局部仿真环境,进一步验证了切向角度补偿人工势场法的实用性。