在海洋强国战略和一带一路政策实施背景下，随着海上经贸活动的增多，事故与险情发生的概率大大增加。现有有人搜救力量在应对海上突发事故的应急搜救任务中，面临大面积长时间的搜寻作业、有人搜寻力量不足难以全覆盖搜寻区域等挑战。为了解决有人搜寻面临的突出问题，本文设计基于喷水推进无人艇的水上遇险目标搜寻规划。基于随机粒子仿真计算高概率搜寻区域，提高特定区域内落水人员搜寻的包含概率。接着，以搜寻发现概率和能量消耗为优化指标，利用并列选择遗传算法进行搜寻平行线扫描方向和搜寻间距优化，并结合无人艇转弯操纵性约束，规划适合无人艇跟踪的平行线扫描优化路径。在搭建搜寻无人艇硬件平台基础上，结合ROS与Gazebo仿真方法，开展无人艇搜寻优化路径的适用性和可跟踪性研究。本文通过优化包含概率和发现概率，实现基于搜寻无人艇的平行线扫描优化路径的搜寻成功概率提升。具体研究内容如下：
　　首先，针对水上搜寻任务，设计并制作无人艇系统硬件平台，分析并测试了感知单元和动力单元等，通过湖试试验确定了无人艇推力与油门输出曲线和能量消耗模型。
　　其次，根据遇险目标初始位置分布，考虑风场和流场扰动，确定基于风压模型的遇险目标漂移模型。基于蒙特卡洛方法，采用随机粒子仿真模拟遇险目标的位置变化，确定搜寻区域。利用落水人员漂移试验数据，对遇险目标的漂移模型进行验证。相较于解析法，随机粒子仿真方法确定的搜寻区域，在包含概率为100%的情况下，缩小搜寻区域的面积。
　　然后，对比现有水上搜寻方法，根据无人艇的运动特点及能量消耗特点，确定平行线扫描搜寻方法实现对搜寻区域进行覆盖。而搜寻路径规划中存在发现概率与能量消耗多目标优化函数，为了实现无人艇在搜寻区域中消耗的能量少且获得发现概率大，利用并列选择遗传算法对平行线搜寻的扫描方向和搜寻间距进行了优化。结合无人艇艏向角连续，讨论搜寻间距与无人艇回转直径大小关系，优化平行线扫描搜寻方法中的转弯路径，提高无人艇在艏向角跟踪和路径跟踪的性能。从而得到平行线扫描优化路径。
　　最后，搭建可载入风场和流场数据的ROS与Gazebo仿真环境，对无人艇在搜寻区域中的搜寻路径规划进行仿真。仿真结果表明，平行线扫描优化路径可以提高无人艇在搜寻区域内的覆盖率、工作路径长度、路径效率和发现概率，减少非工作路径中的期望艏向角跟踪延滞时间、艏向角变化量、总艏向角变化量、路径跟踪误差和能量消耗。
　　本文从水上搜寻技术中的搜寻工具、搜寻区域和路径规划三个方面，研究了提高搜寻成功概率的方法，取得了一定成果。搭建了用于水上搜寻任务的无人艇平台，利用计算机仿真方法确定了水上遇险目标的搜寻区域，利用遗传算法优化水上搜寻路径规划中的多目标优化问题，提高了搜寻区域内的发现概率，从而提高了搜寻成功概率。