船舶作为海运的主要交通工具,正在逐步向高速化和智能化发展,其中航线规划是船舶安全航行研究中最基本最关键的问题之一。航线规划是指在海洋环境中存在障航物(包括恶劣天气影响)的情况下,依据现有的信息寻找出一条从已知起点到终点的无碰撞最短航行路线。本文顺应航线规划的发展潮流,从保证航行安全性、缩短航行距离、节能减排等角度出发,以获得最短航线为目标,结合新型智能算法设计出一种经济适用的航线规划算法。首先,作为航线规划的基础,本文介绍了航线规划的基础理论与方法。其中重点阐述了全局航线规划和气象导航的经典算法,并分析了各个算法间的优缺点。其次,全局航线规划是一种静态的规划算法,在已知起点、终点位置情况下,依据对海洋环境的先验知识规划一条无碰撞的最短航线。在本文的全局航线规划算法中,首先通过建立安全区域来减小搜索范围,提高算法执行效率;然后建立障航物最小凸包围,作为寻找安全航线所需的环境基础;接着将障航物最小凸包围的切点作为可航行点,切点间的航线距离作为权重值,应用Dijkstra算法求取最短安全航线。在安全航线的基础上本文应用离散弧法求取最短航线。在仿真实验中证明算法可以快速找出安全航线及最短航线。再次,气象导航是船舶在海上实时导航的核心,其主要依据气象数据建立气象模型,并根据实时传感器传输的海洋信息结合气象导航算法进行动态航线规划。本文主要使用滚动窗口优化算法实现气象导航功能,由于滚动窗口优化算法只参考当前时刻的环境信息,对过去及未来的环境信息均无任何先验知识,故在仿真实验中出现了因规划航线陷入局部震荡导致无法完成气象导航的问题,为此本文适当考虑历史信息,提出以局部次优子目标代替局部最优子目标的方法,从而达到全局最优的思想。利用常规滚动窗口优化算法有时虽然可以完成全局气象导航,但获得的航线并非全局最短,为此,本文创新地提出一种基于向量的多步滚动窗口优化算法,应用向量法确定船舶处于潜在转向点后,不仅考虑历史信息,还引入了对未来的适当预测,从而使获得的局部子目标满足全局航线最短的要求。然后,建立环境模型验证航线规划算法的正确性。本文中的环境模型包括基于海岸线数据的全局环境模型以及包括气象数据的气象模型两部分。针对全局环境模型,本文依据获取的241条海岸线数据信息,建立了海洋环境模型,并介绍了建模中所使用的墨卡托投影坐标系和WGS-84坐标系,以及其转换方法。针对气象模型,本文利用八邻域轮廓提取法将获取的气象数据中大于危险区域阈值部分的轮廓提取出来,构成气象模型。最后,基于海岸线模型船舶航线规划系统的研究与设计。本文从提高仿真实验效率的角度出发,建立基于MATLAB中GUI可视化程序设计模块搭建仿真平台,设计出一种单机非实时的船舶航线规划仿真系统。该系统主要由全局静态海岸线模型、动态气象模型、全局航线规划及气象导航4部分组成。该仿真系统具有界面友好、操作简单等优点,能够为仿真测试的效果提供可视化的显示信息,帮助快速分析算法的性能。