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水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)具有模块化、无人化以及智能化等优势,通过搭载不同的传感器或执行设备,可以执行各种复杂的作业任务,在海洋探索开发和军事应用领域得到了广泛应用。USV需要在高度动态和不可预测的海洋环境中达到高级别的自主导航,故高效、可靠并能够实时避障的路径规划是至关重要的。论文主要研究了具有静态环境信息的全局路径规划以及在航行过程中遇到未标记障碍时的实时动态避障。论文首先简要介绍了国内外路径规划技术的研究现状以及路径规划的相关概念,讨论了USV路径规划的特点和一般步骤,然后重点研究了USV全局路径规划方法以及基于国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Preventing Collision at Sea,COLREGs)的实时动态避障。首先,对基本布谷鸟搜索算法缺乏自适应性并且前期收敛速度慢的缺陷进行算法改进,将算法改进为自适应的布谷鸟搜索算法,针对USV全局路径规划问题,提出一种基于自适应布谷鸟搜索算法的USV自主全局路径规划方法。采用栅格法进行海洋环境建模,将路径长度作为得到路径的评价函数,利用自适应布谷鸟搜索算法进行最优路径搜索,输出最优路径。其次,研究了USV的实时动态避障策略,根据COLREGS规则详细分析可能的会遇局面,并给出了按照海事规则会遇双方应做出的避碰措施。针对速度障碍法实时性较好、最优交互避碰算法(Optical Reciprocal Collision Avoidance,ORCA)可以解决会遇双方均具有自主避障能力的会遇问题的特点,对USV航行过程中遇到障碍物分类采取不同避障措施。最后,在Visual Studio 2008环境下开发了路径规划平台进行仿真实验,软件实现了基于自适应布谷鸟搜索算法的USV全局航迹规划,并存储路径点,结果表明所提方法能够根据已知环境信息规划出满足作业要求的无碰路径;在USV沿设定航迹航行过程中设计障碍,模拟两船各种会遇局面以及遇到静态或动态障碍物时的情景,USV均安全规避了障碍,且符合COLREGS规则,验证了在各种突发情况下所提动态避障策略的可靠性和有效性。