波浪滑翔器，是一种新型的自主移动海洋观测平台，利用波浪能产生前进的动力，具有强续航能力和自主控制能力。合理的路径规划是波浪滑翔器能精确高效地完成海洋作业任务的前提。
　　与传统无人艇不同的是，海浪是波浪滑翔器的驱动力，而不是扰动力。需要充分认识海浪的波高、周期等参数对波浪滑翔器前进能力的影响。在海浪驱动下，波浪滑翔器自身的运动速度慢，海流对其运动影响大，特别是在遇到反向强海流时会使波浪滑翔器不受控制。因此，需要综合考虑海浪驱动、海流干扰，设计一种能针对波浪滑翔器的航行特点并且考虑海浪与海流影响的路径规划方法。
　　为了解决波浪滑翔器路径规划的难题，本文分析了波浪滑翔器的运动机理和动力学模型，并利用数据分析、数值计算等方式分析海洋环境(主要是海流、海浪和风)对波浪滑翔器运动的影响，明确了海浪和海流在波浪滑翔器路径规划中的重要性。
　　针对波浪滑翔器可能遇到的不同海洋环境，本文利用栅格算法，将海流的大小、方向和海浪的波高、周期以及障碍物等的信息存入栅格信息中，来建立静态以及动态的海洋环境模型。
　　针对波浪滑翔器受浪流影响的问题，对稀疏A*算法进行改进，提出一种考虑静态浪流环境的路径搜索算法。通过海浪参数估算波浪滑翔器的驱动速度，并与海流速度耦合来决定相邻节点扩展方向。通过结合人工势场理论来考虑航行安全性，设计时间最优的代价函数来进行全局路径搜索。在此基础上，利用D*算法思想，提出一种考虑动态浪流环境的动态路径规划搜索算法。以改进的稀疏A*算法为基础搜索算法，在搜索过程中受海洋环境时间变化引起原路径不是最优后，在变化节点处进行重规划，从而完成动态全局路径搜索。考虑到规划路径的适航性，采用梯度下降法进行迭代，获得平滑路径。分别设计静态和动态浪流环境的路径搜索仿真实验，验证对应搜索算法有效性。
　　最后，将改进的稀疏A*算法和D*算法作为基础，提出考虑静态浪流环境的波浪滑翔器路径规划方法和考虑动态浪流环境的波浪滑翔器路径规划方法以及提出结合海洋环境预报的波浪滑翔器路径规划方法，并且进行仿真实验，验证规划方法的可行性。
　　从仿真结果可以看出，本文提出的波浪滑翔器路径规划方法能适用于不同的海洋环境，完成对目标点可达性的判定，并在可达时规划出一条结合波浪滑翔器受海浪驱动、海流干扰特性的时间最优路线，从而证明了本文所设计的路径规划方法的有效的和可行的。