海上巡逻是无人艇智能化应用的重要领域，采用无人艇进行海上巡逻可以实现全天候作业，能够节省人力和降低海上作业风险，已成为世界各国的研究热点。无人艇实现完全自主航行首先需要解决路径规划问题，快速、准确地遍历每一个巡逻点是无人艇路径规划的基本要求，随着航行过程中未知障碍物的出现，还需要进一步解决动态避碰问题。因此，为了提高无人艇自主巡逻的经济性和安全性，论文针对无人艇巡逻路径规划问题展开了深入研究，主要研究工作包括以下几点：
　　首先，论文设计了一种具备多方向搜索的A*算法，并利用该算法构建了无人艇各个巡逻点之间的最短路径网络。针对无人艇水面航行环境，以无人艇自身尺寸为参考，采用栅格法建立了环境模型。在栅格建模的基础上，对传统的八方向搜索A*算法进行多方向搜索改进，详细分析了改进搜索算法的原理和实现步骤。采用改进的A*算法搜索每两个巡逻点之间的最短路径，基于任意两点之间的最短路径构建了巡逻路径网络。
　　其次，论文设计了一种平滑蚁群算法求解巡逻最短路径。根据巡逻路径网络各巡逻点间最短距离建立距离矩阵，将巡逻问题转化为完全无向的经典旅行商问题，以巡逻路程最短为目标和巡逻点不重复为约束建立了巡逻优化问题的数学模型。采用蚁群算法求解巡逻优化问题，考虑到无人艇自身动力学特性的限制，无法进行大角度偏转的问题，在蚁群算法求解的基础上加入平滑算法，采用平滑的圆弧曲线代替折角对各转折点进行平滑处理。在实际环境中进行巡逻路径平滑仿真分析，结果表明平滑后的巡逻路径不仅大大减少了总转折角，也更贴合无人艇的实际航行需求。
　　最后，论文针对未知障碍物避碰问题，设计了一种动态窗口法和速度障碍法相结合的局部路径规划方法。针对动态窗口法未考虑无人艇和障碍物速度信息的问题，将对动态窗口法可行速度矢量集中的速度矢量按照速度障碍法原理进行筛选，保留不会与障碍物相撞的速度矢量。在实际环境中进行仿真分析，结果表明改进后的局部路径规划算法比传统的动态窗口法避障结果更安全可靠。
　　综上所述，论文分别针对无人艇巡逻问题进行了静态路径规划和动态路径规划，仿真结果表明所设计的巡逻路径规划方法为无人艇自主巡逻提供了可行的解决方案。