热带气旋作为一种恶劣气象灾害,对我国沿海船舶的航行安全造成严重威胁,而船舶在海上避让热带气旋所采用的方法是保证船舶安全航行的关键,船舶避让热带气旋的科学问题是路径规划问题。本文在前人学者对船舶路径规划研究的基础上,继续深入对路径规划算法的研究,提出一种既能实现船舶路径规划又能实现船舶避让含有不确定性运动规则的动态障碍物的路径规划算法,使得船舶在海上航行遭遇热带气旋时,具有自主规划和动态避障的能力。具体研究内容如下:首先,为实现船舶全局路径规划,采用栅格法进行海洋环境建模,对传统蚁群算法进行改进。将启发函数加入候选节点到终点的欧式距离,使终点在整个搜索过程中对算法起持续的向导作用;对信息素更新策略进行改进,提高算法收敛速度;将状态转移概率公式中引入稳定因子,使算法摆脱进入环境地图中“U型”陷阱产生的死锁现象。对改进蚁群算法进行仿真实验,将算法关键参数进行分析,确定各参数的合适范围。其次,为优化船舶在海上航行的局部避障能力,引入人工势场法,将人工势场法和蚁群算法相结合来解决船舶避让热带气旋问题,并对所提出的人工势场-蚁群算法的缺陷进行改进。将斥力势场函数中引入斥力势场影响因子,解决算法目标不可达的弊端;信息素更新策略中加入势场信息素,加速算法的收敛性;启发函数中加入势场启发信息以及势场启发信息因子,解决算法易陷入局部最优的问题。对所改进算法与其他改进算法作对比实验,实验结果表明本文所改进的人工势场-蚁群算法所求路径质量更优,路径较短且拐点较少,证明了改进算法的稳定性以及优越性。最后,针对船舶实际航行所面对的动态海洋环境以及热带气旋突变的特性,引用滚动窗口法来实现所改进的人工势场-蚁群算法在动态环境中的路径规划,使得船舶能够全局路径规划的同时安全避让热带气旋这类含不确定性运动规则的动态障碍物。将混合算法在动态环境下进行仿真实验,实验结果表明所改进的混合算法能够解决船舶避让热带气旋的路径规划问题,当热带气旋运动轨迹发生突变时,船舶通过热带气旋膨化模型以及避让策略,能够在遭遇危险前实现动态避障,并自主规划出一条安全且全局最优的路径,验证了混合算法的实时性以及有效性。